AI, 머신러닝, 딥러닝 출처: https://medium.com/alumnaiacademy/what-is-deep-learning-basics-that-every-beginner-should-know-a39ae52cd4e4 AI, 머신러닝, 딥러닝 이란?위의 그림과 같이 AI가 가장 상위 개념이고 머신 러닝이 그 다음, 딥러닝이 가장 하위 개념이 속한다. 인공지능 AI는 간단하게 정의 할 수 있다. "사람처럼 행동하도록 만들어진 장치" 이다. 사실 이 개념은 공학자 이외의 직업들도 쉽게 인지하고 있는 개념이다. 머신 러닝은 "다량의 데이터 학습을 통해 얻어진 러닝 함수 f(x)를 찾고 이를 기반하여 자동으로 답을 찾아주는 것" 이다. 이 개념을 이해하기 앞서 설명하면 좋을 내용이 있다. 이미지처리(OpenCV) or 데이터처리 이미지처리를 예로든다면아래와같이동작할것이다. 물체의 HSV 값, 크기, 위치등의이미지정보를읽어공학자가직접 함수를거는것을말한다. 공학자라면 이 작업을 많이 해봤을 것이다. 어떠한 가설, 성능을 목표로 두고 수많은 실험 데이터를 추출하여 결과 값에 빗댄 결과를 도출한다. 그래서 공학자에게 데이터 처리의 개념은 숙명이다. 그리고 이제 사람이 하던 함수 설정을 컴퓨터가 자동으로 하도록 하는 것이 '머신러닝'이다. Data와 label를 쌍으로 연결하여넣어주면 컴퓨터가자동으로러닝함수 f(x)를찾아준다. 학습(train)을통해러닝함수 f(x)를찾아가고 새로운데이터를러닝 함수 f(x)에입력하면예측(predict)를통해 output을내놓는다. 여기서 Data classification이정확해지는 f(x)를찾는것이관건이다. 그리고 마지막으로 공학자로서 AI 기술을 구현하는데 꼭 알아야 할 개념, 딥러닝은 "머신 러닝에 '인간의 논리 구조인 인공 신경망(알고리즘 구조)'를 더한 기술" 이다. 머신 러닝에서 발전된 형태로 사람이 학습할 데이터를 입력하지 않아도 스스로 학습하고 예측한다. 딥러닝 개념 설명사람처럼 행동하도록 장치를 만드려면 이 딥러닝 알고리즘 구조 (혹은 딥러닝 모델 종류)를 활용하여 연산을 진행해야 한다. 현재 수많은 딥러닝 모델들이 쏟아져 나왔으며, 어느 분야에 접목할 AI 기술이냐에 따라 그 종류도 다양하다. 그렇기에 이제 AI 기술은 소프트웨어 공학자에게만 블루오션으로 각광받는 기술이 아니다. 아날로그 설계, 디지털 논리 설계, FPGA, 반도체, 바이오, 뇌공학, 도시 건설 등등 이미 많은 분야에서 필수 연구 테마로 손 꼽히고 있다. 그래서 어찌보면 기본 교양 과목과 같이 알아두면 좋은 분야, 시대의 흐름을 타야하는 분야가 되었다. 딥러닝 모델 종류인공지능이란 사람처럼 행동하는 장치를 만드는 것이기에 인간의 논리 구조를 최대한 따라하는 것이 중요한다. 사람도 본인이 살아온 오랜 경험을 통해 수많은 데이터를 보고 습득하여 기억한다. 그렇게 뇌 깊은 속에 자리 잡은 기억들로 인해 숫자와 글자를 인식하고 불량을 판단하고 행동을 실행한다. 그러므로 딥러닝에서 가장 중요한 개념은 아래와 같다. 인간의 논리 구조인 인공 신경망에 얼마나 근접한 알고리즘 구조를 갖췄는 가 이 개념을 계속 머릿 속에 새기며 딥러닝 모델 종류를 살펴보겠다. 1. CNN https://gfycat.com/ko/smoggylittleflickertailsquirrel-machine-learning-neural-networks-mnist
2. RNN
3. GAN
4. RL https://arxiv.org/pdf/1706.01427.pdf
그리고 'Transformer'라는 방식도 있다. 요즘 뜨고 있는 모델로 다음 시간에 자세히 알아보도록 하자. 이외에도 다양한 딥러닝 신경망 모델이 있다. 더 많은 내용은 아래 링크를 참고하면 좋다. https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ The Neural Network Zoo - The Asimov Institute With new neural network architectures popping up every now and then, it’s hard to keep track of them all. Knowing all the abbreviations being thrown around (DCIGN, BiLSTM, DCGAN, anyone?) can be a bit overwhelming at first. So I decided to compose a che www.asimovinstitute.org 다음 포스팅에서는 여러 인공 신경망 중에서는 Computer Vision에서 가장 많이 쓰이는 'CNN'에 대해 자세히 다뤄볼 예정이다. 2021.07.11 - [SW programming/Computer Vision] - [딥러닝 모델] CNN (Convolutional Neural Network) 설명 [딥러닝 모델] CNN (Convolutional Neural Network) 설명 저번 포스팅에서는 딥러닝의 모델별 특징에 대해 알아보았습니다. 2021.07.10 - [SW programming/Computer Vision] - AI, 머신러닝, 딥러닝 이란? 그리고 딥러닝 모델 종류 그리고 이번 포스팅에서는 그 중 Compu rubber-tree.tistory.com 위 글이 도움이 되셨나면, 아래 하트를 눌러주세요↓ 감사합니다 \( ˆoˆ )/ |