AI란 무엇인가?

AI(Artificial Intelligence)

인공 지능 (AI)은 기계가 갖고 있는 지능입니다. 컴퓨터 과학에서 이상적인 "지능형"기계는 환경을 인식하고 어떤 목표에서 성공 가능성을 최대화하는 조치를 취하는 유연한 합리적 에이전트입니다.

 

ML : Machine Learning

지도학습 (Supervised Learning) : 문제와 정답을 모두 알려주고 공부시키는 방법

비지도학습 (Unsupervised Learning) : 답을 가르쳐 주지 않고 공부시키는 방법

강화학습 (Reinforcement Learing) : 보상을 통해 상은 최대화, 벌은 최소화하는 방법으로 행위 강화하는 학습

 

DL : Deep Learning

인공신경망(ANN : Artificial Neural Network)

X1, X2 입력 → W1, W2 (가중합) = W1X1 + W2X2 + b → 노드 활성화함수(ex 시그모이드) → 출력 Y

입력층 Input layer                           은닉층 hidden layer                                                 출력층 Output layer

 

 

 

바흐(bach) 머신러닝

모델 멜로디를 입력하면, 300곡 넘는 바흐의 작품을 학습한 AI가 바흐 스타일로 화음♬을 넣어 들려줌. https://www.google.com/doodles/celebrating-johann-sebastian-bach

 

 

알아두면 좋은 용어들

○ 머신러닝(ML) : 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술

○ 학습(training) : 데이터로부터 규칙/패턴을 획득하는 과정

○ 모델(Model) : 최종적으로 학습을 시켜서 얻게 되는 결과물

 

학습

● Epochs : 학습 반복 횟수 (기본값 : 50번)

● Batch Size

 ○ 학습 반복시 사용될 데이터 갯수

 ○ 메모리 한계와 속도저하로, 1번의 epoch시 모든 데이터를 한꺼번에 처리할 수 없음

 ○ 데이터를 몇 번 나누어주는가(iteration)

 ○ 각 iteration마다 주는 데이터 사이즈(batch size)

● Learning Rate : 학습율 (기본값 : 0.001)

● 정확도, 손실도 그래프

 ○ 매 학습시마다 정확도(accuracy)

 ○ 매 학습시마다 손실도(loss)