인공지능과 머신러닝 딥러닝의 관계

1) 인공지능 1950년 ~ 1980년

사람이 하는 일을 자동으로 바꿔주는 기술, 데이터를 넣고 코딩으로 자동화시킨다.
이때, 사용한 단층 퍼셉트론이 간단한 XOR 문제도 분류 못하여 인공지능의 천번째 겨울이 왔다.
XOR문제는 0, 1 공존할 경우 어느것이 0이고 어느것이 1인지 분류를 못하는 문제이다.
하지만, 이는 다층 퍼셉트론의 등장으로 해결이 되었고 머신러닝으로 발전하게 된다.

2) 머신러닝 1980년 ~ 2010년

데이터와 규칙을 넣으면 미래를 예측 하거나 새로운 정보를 생성하는 기술.
1970년도 부터 역전파(Backpropagation) 알고리즘이 발견되면서 머신러닝이 발전이 가속화 되었다. 역방향으로 에러를 전파시키면서 최적의 학습결과를 도출했다.
하지만, 레이어가 깊어지면 오차를 찾지 못해 기울기가 0이 되어 최적의 모델을 찾지 못하는 기울기소실 문제가 발생되어 두번째 겨울이 오게된다.
언제나 그렇듯 기술적 한계의 도전하는 연구자들의 피나는 노력으로 활성화함수가 개발이 되어 해결이 된다.

3) 딥러닝 2010년 ~ 현재

데이터를 넣지 않아도 데이터를 생성하여 규칙을 찾고 미래도 예측해주는 기술이다.
현재 활발하게 적용중이다.
3번째 겨울은 오지 않았으면 좋겠다.

인공지능 교육의 최고 전파자
”앤드류 응“ 교수님이 그려셨다.
인공지능을 공부한 사람과 하지 않은 사람의 차이는 하늘과 땅 차이라고!
그럼 일단 툴이라도 설치하러 가볼까나?