인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝

인공지능 사람이 직접 프로그래밍 하지 않고, 기계가 자체 규칙 시스템을 구축하는 과학 머신러닝 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법론. 데이터를 분석, 패턴학습, 판단,예측을 수행함. 기존의 머신러닝은 데이터를 입력하기 위해 사람이 직접 피처(Feature)를 가공한다. 데이터의 여러가지 표현방식 중 주로 '표' 형태로 된 정형 데이터를 처리하도록 설계되었기 때문. 그래서 데이터 전처리나, 좋은 피쳐를 조합하여 만들거나 하는 피처 엔지니어링(Feature Engineering) 이 중요하다. 그만큼 머신러닝은 더 좋은 모델을 만들기 위해 '사람의 개입'이 많다. 딥러닝 머신러닝의 하위 집합이며, 그 과정의 모델 형태가 신경망인 방법론. Deep learning is inspired by neural net..

원문링크 : 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝