인공지능의 역사

Artificial Intelligence는 오래 전부터 개발되어 왔다.
위의 그림은 그 역사를 그림으로 표현한 것이다.

위의 그림에서의 키워드를 뽑아보자면 아래와 같은 키워드를 발견할 수 있다.

• 패턴 인식(Pattern Recognition)
  - 신경망(Neural Networks)
  -- 머신러닝
  -- 딥러닝
  - 이미지 인식(Image Recognition)
  -- 컴퓨터 비전
  - 자연어 처리(Natural Language Processing)
  -- 자연어 이해
  -- 자연어 생성
• 휴리스틱 프로그램
  - 게임 기술
  -- 강화학습
• 로보틱스

이중 딥러닝은 1950년대에 처음 제시된 신경망 아이디어에서 출발한다.
당시에는 주목을 받지 못했으나 다층 신경망(MLP, Multiple-Layer Perception)의 발전으로 강력한 기술이 되어 객체 인식, 분할, 자연어 처리 등 기존 머신러닝 알고리즘이 잘 풀지 못하던 영역에서 사람보다 더 좋은 성과를 보이고 있다.

딥러닝이 발전하게 된 이유는

• 핵심 알고리즘의 발전
• 딥러닝 프레임워크(tensorflow, keras, pytorch 등)의 발전
• gpu의 발전으로 인한 계산속도 증가
• 벤치마크 데이터셋의 기반이 되는 imagenet, GLUE 등의 데이터셋 마련
  등을 꼽을 수 있다.

하지만 쉬운 문제를 굳이 어렵게 풀 필요는 없듯이 적절한 문제에 적절한 모델을 사용하여 적절한 해결을 하는 것이 필요해보인다.
출처: 트위터 이곳!

머신러닝 프로젝트 과정 이런 걸 치다가 웃기기도하고 생각해볼 필요가 있는 말인 것 같아서 가져와봤다.
(혹시 문제가 된다면 바로 삭제할 예정)
아무튼간에 위의 키워드와 함께 각 모델들의 원리와 장단점을 잘 파악하도록 노력할 계획..파이팅!