지도 학습: 라벨이 명시적으로 제공되며, 분류와 회귀 문제를 해결하는 방식입니다.
강화학습: 라벨을 직접 제공하지 않고 환경과의 상호작용을 통해 학습하는 방식입니다.
데이터 기반 학습: 주어진 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측을 수행합니다.
일반화 능력: 학습하지 않은 새로운 데이터에 대해서도 예측이 가능합니다.
자동화된 의사결정: 학습된 모델을 통해 자동으로 의사결정을 수행할 수 있습니다.
지도 학습: 라벨이 명시적으로 제공되는 학습 방식으로, 분류와 회귀 문제를 해결합니다.
강화학습: 라벨을 직접 제공하지 않는 학습 방식입니다.
매우 제한적이며 좁은 특정 영역에 특화되어 있습니다. 따라서 하나의 특정 작업에 관한 훈련만 받기 때문에, 정의된 한계를 넘은 작업을 수행할 수 없습니다.
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사람의 능력을 일부 모방
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ex) 자율주행차량, 알파고, 챗봇 등….
일반 인공지능은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모방하는 능력이 있습니다. 이론적으로는 인간과 동일한 효율성으로 어떤 지능적인 작업도 수행할 수 있다 → 복합한 정보처리능력 보유
초인공지능은 시스템이 인간의 지능을 뛰어넘는 지능 수준을 가지며, 인간보다 훨씬 뛰어난 성능으로 작업을 수행할 수 있습니다. 다만 현재는 이론상으로만 존재
자연어를 처리하는 과정으로, 다음과 같은 단계로 구성
자연어란? → 사람들이 일상적으로 쓰는 언어를 인공적으로 만들어진 언어인 인공어와 구분하여 부르는 개념이다 인공언어란? → 언어의 작동방식과 가능성을 실험하고 증명하는 것을 목적으로 하는 인공언어를 말한다 ex) 프로그래밍 언어