소개글
"기계는어떻게생각하고학습하는가"에 대한 내용입니다.
목차
1. 머신러닝과 인공지능
1.1. 기계 학습의 개념과 특징
1.2. 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징
1.3. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교
2. 인공지능의 산업 응용
2.1. 의료 분야의 인공지능 활용
2.2. 금융 분야의 인공지능 활용
2.3. 소매업 분야의 인공지능 활용
3. 인공지능의 윤리적 고려사항
3.1. 인간과 기계의 협력에 의한 의사결정
3.2. 인공지능의 잠재적 위험에 대한 관심
4. 인공지능 기술의 국제적 영향
4.1. 인터테인먼트 애플리케이션의 정치적 영향
4.2. 중국 네트워크 플랫폼의 특징
5. 참고 문헌
본문내용
1. 머신러닝과 인공지능
1.1. 기계 학습의 개념과 특징
기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야이다. 기계 학습 알고리즘은 이메일 필터링 및 컴퓨터 비전 등 인간이 명시적 규칙을 작성하는 것이 어렵거나 비현실적인 다양한 애플리케이션에서 사용된다. 기계 학습의 주요 목표는 데이터에서 학습하여 주어진 알고리즘을 자동으로 개선하는 것이다. 즉, 스스로 학습하는 것이다.
기계가 학습할 수 있는 두 가지 주요 방법은 지도 학습과 비지도 학습이다. 지도 학습은 가르쳐 주면서 학습시키는 것이고, 비지도 학습은 가르쳐주지도 않고 학습시키는 것이다. 지도 학습은 일반적으로 더 정확하지만 훈련 데이터를 생성하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 비지도 학습은 일반적으로 더 빠르지만 덜 정확할 수 있다. 어떤 방법을 사용하든 목표는 기계가 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 것이다.
기계 학습은 인공지능, 통계 및 최적화 연구와 밀접한 관련이 있어 종종 구분하기 어려울 정도로 그 분야들이 서로 겹친다. 머신 러닝은 때때로 데이터 마이닝과 혼합되는데, 후자는 데이터에서 패턴을 추출하는 단순한 프로세스에 관한 것이지만 머신 러닝은 보다 포괄적인 개념이다.
기계 학습은 학습하는 프로그램이 경험을 통해 스스로 자동으로 향상될 수 있도록 하는 알고리즘에 대한 과학적 연구가 기반이다. 이러한 기술을 통해 기계 즉 프로그램은 이전에는 불가능했던 방식으로 데이터에서 스스로 학습할 수 있게 되었다. 기계 학습은 사회, 경제 및 기타 여러 분야에 막대한 영향을 미칠 수 있다.
1.2. 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징
딥러닝 알고리즘의 개념과 특징은 다음과 같다.
딥러닝은 기계 학습의 하위 개념이며, 인간의 두뇌를 모방하여 만든 인공신경망 구조를 기반으로 한다. 인공신경망은 여러 개의 은닉 계층으로 구성되어 있어 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있는 것이 특징이다. 이러한 딥러닝 알고리즘은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다.
딥러닝의 핵심적인 특징은 다음과 같다. 첫째, 자동 특징 추출 능력이다. 기존 기계 학습 알고리즘은 사람이 직접 데이터의 특징을 추출해야 했지만, 딥러닝은 여러 은닉 계층을 통해 데이터의 복잡한 특징을 자동으로 추출할 수 있다. 둘째, 높은 확장성이다. 데이터와 컴퓨팅 자원이 증가하면 딥러닝 모델의 성능이 지속적으로 향상된다. 셋째, 인간의 인지 과정과 유사한 학습 방식이다. 딥러닝은 데이터를 반복적으로 학습하면서 점진적으로 성능을 향상시키는 방식으로 작동하여 인간의 학습 과정과 유사하다.
이러한 딥러닝 알고리즘의 특징을 바탕으로 다양한 응용 분야에서 활용되고 있다. 예를 들어 의료 분야에서는 의료영상 분석, 질병 진단 등에 적용되고 있으며, 금융 분야에서는 신용 평가, 금융 사기 탐지 등에 사용되고 있다. 또한 소매업 분야에서는 고객 서비스 향상, 마케팅 전략 수립 등에 활용되고 있다.
이처럼 딥러닝 알고리즘은 데이터에 기반한 자동 특징 추출과 높은 확장성으로 인해 다양한 산업 분야에...
참고 자료
기계 학습이란 무엇인가?_ AWS, http://aws.amazon,com
딥러닝 알고리즘이란 무엇인가?_ AWS, http://aws.amazon,com
기계 학습을 활용한 인공지능은 어디에 사용될까?_ AWS, http://aws.amazon,com
강한 인공지능과 약한 인공지능의 차이_ samsung SDS 인사이트 스토리, 최현택, 2017
