인공 지능이란?

기계 학습은 컴퓨터 시스템이 인공 지능을 갖추기 위해 수행하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 알고리즘을 사용하여 데이터 내의 패턴을 파악하고, 이러한 패턴을 사용하여 예측할 수 있는 데이터 모델을 만듭니다.

기계 학습 모델은 데이터 하위 집합을 학습합니다. 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터가 분석할 전체 데이터 세트를 정확하게 나타내는 경우 알고리즘은 좀 더 정확한 결과를 계산합니다. 기계 학습 모델이 유용하고 신뢰할 수 있을 정도로 빠르고 정확하게 작업을 수행할 수 있게 충분히 학습되면 단순 AI를 갖추게 됩니다.

딥 러닝은 신경망이라고 하는 뇌의 구조에서 영감을 받은 알고리즘의 네트워크를 사용하는 고급 유형의 기계 학습입니다. 심층 신경망은 중첩된 신경 노드를 가지고 있으며, 해당 신경망에서 대답하는 각 질문은 일련의 관련된 질문으로 이어집니다.

딥 러닝에는 일반적으로 학습할 대량의 데이터 세트가 필요합니다. 딥 러닝을 위한 학습 세트는 수백만 개의 데이터 요소로 구성되기도 합니다. 심층 신경망이 이러한 대량의 데이터 세트를 학습하면 단순 네트워크보다 더 많은 모호성을 처리할 수 있습니다. 이는 AI가 이미지에 무엇이 있는지를 파악하기 전에 모양의 가장자리를 찾아야 하는 이미지 인식과 같은 애플리케이션에 유용합니다. 딥 러닝은 체스와 같은 복잡한 게임에서 인간 기술을 능가하는 AI를 학습시키는 것이기도 합니다.