인공지능(AI)
사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술.
인공지능(AI)의 분류
강인공지능 (Strong AI) : SF 영화속의 인물들 처럼 인간과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템
약인공지능 (Weak AI) : 지금 현재의 기술 수준이 약인공지능에 속함. 특정분야에서 사람의 일을 도와주는 보조 역할만 가능. (예를들면 음성 비서, 자율 주행 자동차, 음악 추천, 기계 번역)
머신러닝 (Machine learing)
규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야.
인공지능의 하위분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야.
통계학과 깊은 관련이 있다. 통계학에서 유래된 머신러닝 알고리즘이 많으며 통계학과 컴퓨터 과학 분야가 상호 작용하면서 발전하고 있다.
딥러닝 (Deep learing)
많은 머신러닝 알고리즘 중에 인공 신경망 (artificial neural network)을 기반으로 한 방법들을 통징하여 딥러닝이라고 부른다.
인공 신경망이 이전과 다르게 놀라운 성능을 달성하게 된 원동력으로 크게 세 가지를 꼽을 수 있다.
1. 복잡한 알고리즘을 훈련 할 수있는 풍부한 데이터
2. 컴퓨터 성능의 향상
3. 혁신적인 알고리즘 개발
오픈소스 딥러닝 라이브러리는 구글의 텐서플로(Tensorflow), 페이스북의 파이토치(PyTorch) 가 있으며 아직까지 가장 많이 사용되는 딥러닝 라이브러리이다.
이 라이브러리들의 공통점은 인공 신경망 알고리즘을 전문으로 다루고 있다는 것과 모두 사용하기 쉬운 파이썬 API를 제공한다는 점이다.