Artificial Intelligence(인공지능)

정의

• 기계가 사람의 지능을 모방하게 하는 기술
  • 인간의 지능을 컴퓨터나 시스템 등으로 만든 것 또는 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 기술 또는 과학

방식

• 규칙기반 : 특정 조건으로 정보를 선별해 출력
• 데이터 학습 기반 : 데이터를 이용해 모델을 학습

종류

• Strong AI
  • Artificial General Intelligence (AGI) 성능을 가짐
    • 인간이 할 수 있는 모든 지적인 업무를 해낼 수 있는 기계의 지능
    • ex) AlphaGo
• Weak AI
  • 기존에 인간은 쉽게 해결할 수 있었지만 컴퓨터로 처리하기 어려웠던 일을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 것이 목적
  • 지각(知覺)을 가지고 있지 않으며 특정한 업무를 처리하는데 집중

발전 배경

• 데이터의 급격한 증가 : 전 세계 디지털데이터의 90%가 최근 2년 동안 생성
• 알고리즘의 발전
  • 급증한 데이터를 이용한 기존 알고리즘 개선 및 새로운 알고리즘들이 개발됨
• 컴퓨터 하드웨어의 발전
  • CPU와 GPU의 발전
  • 특히 GPU의 발전은 딥러닝의 발전

분야

Machine Learning

• 데이터 학습 기반의 AI분야
• 기계에게 어떻게 동작할지 일일이 코드로 명시하지 않고 데이터를 이용해 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 인공지능의 한분
  • 함수, 데이터 제공 ==> 함수가 데이터에 맞게 변화하며 데이터의 패턴을 수식화한 함수(=모델)를 찾음

Deep Learning

• 인공신경망 알고리즘을 기반으로 하는 MACHINE LEARNING의 한 분야
• 비정형데이터 성능이 뛰어남, 단 데이터의 양이 많아야 한다
  • ex) 텍스트, 영상, 음성 데이터 등
    • 관계형 DB - 정형데이터
  • (AI > MACHINE LEARNING > DEEP LEARNING)

참고

Pipeline에 Estimator, Transformer 반대로 적힘

• Estimator : 추정기
  • 데이터 학습하고 예측하는 모델(알고리즘)들을 구현한 클래스들
• Transformer : 변환기
  • 데이터 전처리하는 클래스들
  • ex) LabelEncoder, MinMaxScaler 등