[AI] 01 나의 첫 머신러닝

출처: 혼자공부하는 머신러닝(박해선 지음)

인공지능과 머신러닝, 딥러닝

인공지능이란?

• 인공지능은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술입니다.

머신러닝이란?

• 머신러닝은 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 인공지능의 하위분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야입니다.
• 머신러닝은 통계학과 깊은 관련이 있습니다. 통계학에서 유래된 알고리즘이 많으며 통계학과 컴퓨터 과학 분야가 상호 작용하면서 발전하고 있습니다. 대표적인 오픈소스 통계 소프트웨어인 R에는 다양한 머신러닝 알고리즘이 구현되어 있습니다.
• 하지만 최근머신러닝의 발전은 통계나 수학 이론보다 경험을 바탕으로 발전하는 경우도 많습니다. 컴퓨터 과학 분야가 이런 발전을 주도하고 있습니다. 컴퓨터 과학 분야의 대표적인 머신러닝 라이브러리는 사이킷런(scikit-learn)입니다.

딥러닝이란?

• 많은 머신러닝 알고리즘 중에 인공 신경망을 기반으로 한 방법들을 통칭하여 딥러닝이라고 부릅니다.
• 1998년 얀 르쿤이 신경망 모델을 만들어 손글씨 숫자를 인식하는 데 성공했습니다. 이 신경망의 이름을 LeNet-5라고 하며 최초의 합성곱 신경망입니다.
• 2012년 제프리 힌턴의 팀이 이미지 분류대회인 ImageNet에서 기존의 머신러닝 방법을 누르고 압도적인 성능으로 우승했습니다. 힌턴이 사용한 모델의 이름은 AlexNet이며 역시 합성곱 신경망을 사용했습니다. 이때부터 이미지 분류 작업에 합성곱 신경망이 널리 사용되기 시작했습니다.
• LeNet-5나 AlexNet과 같이 인공 신경망이 이전과 다르게 놀라운 성능을 달성하게 된 원동력으로 크게 세 가지를 꼽을 수 있습니다.
  • 복잡한알고리즘을 훈련할 수 있는 풍부한 데이터와 컴퓨터 성능의 향상, 그리고 혁신적인 알고리즘개발입니다.
• TensorFlow : 구글이 제공하는 딥러닝 라이브러리
• PyTorch : 페이스북이 제공하는 딥러닝 라이브러리