AI

• 인지 + 인식 + 행동의 메커니즘을 가지고 있음
• 아래 항목 중 하나라도 빠진다면 AI라고 할 수 없다
  • Robotics
  • Natual Language Processing
  • Sensor Fusion
  • Autonomous Driving
  • Digital Signal Processing
  • Optimization
  • Data Base
  • Image Processing

딥러닝, 머신러닝, 인공지능

• Deep Learning < Machine Learning < AI
  • Deep Learning : 머신러닝 중 한 분야. 데이터를 어떻게 학습시키는 지에 관한 방법
  • Machine Learning : 데이터 기반 학습으로 행동을 취함
  • AI : 인지, 인식, 행동 중 몇가지만 있어도 AI라고 할 수는 있다

이전까지의 머신러닝

• Rule에 기반하여 학습 => 대량생산에 적합
• Input -> Feature Extraction -> Classification -> Output
• 데이터 수집 -> 사람이 직접 특징 일반화 -> 분류 -> 판별

딥러닝

• Input -> Feature Extraction + Classification -> Output
• 데이터 수집 -> 사람이 아닌 기계가 특징점을 추출 및 분류 -> 판별

머신러닝과 딥러닝

• 머신러닝 : 성장에 한계가 있음
• 딥러닝 : 학습하면 학습 할수록 똑똑해짐