딥러닝과 머신 러닝 개요

인공지능

1.1 | AI 

사람을 흉내낼 수 있는 기술을 모두 갖춘 분야 

1.2 | 범주

AI ⊃ 머신 러닝 ⊃ 딥 러닝 의 포함되는 구조입니다.

머신 러닝 (Machine Learning)  

2.1 | 개념

글 — 인공지능의 한 분야로 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기법이나 기술 

2.2 | 알고리즘

감독 학습 — 입력과 출력을 매핑

비감독 학습 — 입력만으로 모델을 구축하여 학습. 데이터마이닝

강화 학습 — 학습자가 행동을 선택 

딥 러닝 (Deep Learning) 

3.1 | 기계학습

많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술. 알고리즘에 따라 의사결정나무, 베이지안망, 서포트벡터머신, 인공신경망 등으로 분류 되며 인공신경망을 잇는 기술이 딥러닝입니다. 

3.2 | 개념

컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 만드는 기술로 핵심은 분류를 통한 예측으로 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견해 분류

3.3 | 분류

지도학습 —

비지도학습 —    

3.4 | 활용

구글 — 음성인식, 번역, 알파고

페이스북 — 뉴스피드, 이미지 인식 (딥페이스 알고리즘) 

MS — 이미지로 개의 품종을 분석 (프로젝트 아담) 

텐서플로, 텐서플로우   

4.1 | 목적  

데이터 플로 그래프를 황용해 수치 계산을 하고 딥러닝과 머신러닝 등에 활용하기 위해 개발된 오픈소스 소프트웨어입니다. 

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