인공지능의 분야

1. AI, ML, DL

AI (Artificial Intelligence)

• 인간의 지적 능력을 모방하면 모두 인공지능.
  조건문을 사용해서 특정 조건일 때만 어떤 일을 하게 하는 것 조차 인공지능.

ML(Machine Learning)

• 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하여 인간의 지적능력을 모방하는 것.
  단순한 통계 계산에 의한 추론 또한 ML에 포함됨.
• 추세선 : 선형 회귀, 다중 선형 회귀, 비선형 회귀, 나이브 베이즈
• 테뷸러 : Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost

DL(Deep Learning)

• 인공 신경망을 활용하여 데이터를 학습 하여 인간의 지적능력을 모방하는 것.
• 키워드 : 퍼셉트론, 다중 퍼셉트론, CV, NLP

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2. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습

지도학습

: 라벨링(=정답)이 있는 데이터를 통해 학습을 하는 것.

주로 예측과 분류 문제에서 많이 사용된다.

키	나이	성별	몸무게
180	27	남	87
176	39	남	72
169	32	남	???

비지도 학습

: 라벨링(=정답)이 없는 데이터를 통해 학습 하는 것

주로 분류와 연관 규칙 문제에서 많이 사용된다.

강화학습

보상을 통한 학습.
로봇 훈련, 게임 봇 훈련 에서 많이 사용한다.

 

학습법에 따른 주로 사용하는 분야를 알려줬지만 사실상 모든 분야에서 모든 학습 방법들을 다 사용한다.

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3. NLP, CV, MLOps

NLP(Natural Language Process)

: “자연어 처리”는 인간이 사용하는 언어(한국어, 영어, 일어, 중국어 등등)를 컴퓨터에게 이해시키고 활용할 수 있게하는 인공지능 분야이다. 대표적으로 ChatGPT, 파파고, 시리 등이 있다.

CV(Computer Vision)

: “컴퓨터 비젼”은 컴퓨터에게 이미지, 동영상 등의 데이터를 이해시키고 활용할 수 있게하는 인공지능 분야이다.
대표적으로 Sora, 무비 젠, 젠-3등이 있다.

💡 멀티 모달(Multi Modal)

NLP와 CV를 결합한 분야이다.
예로 텍스트를 주면 해당 텍스트가 의미하는 이미지를 생성하는 기능이라던가, 이미지를 주면 이미지에 맞는 설명 글을 생성한다던가 이미지와 텍스트를 주면 텍스트의 설명대로 이미지를 변형해주는 등의 기능들이 멀티 모달의 영역이다.

MLOps

: 인공지능 기능을 앱이나 웹에 적용하는 파이프라인을 만드는 사람이다.
인공지능 분야에 대해도 이해해야 하지만 네트워크, DB등의 지식이 많이 요구되는 분야이다.

💡 인공지능 붐이 일어난 2010년대 초기에는 ImageNet대회에 의해 CV에 관심과 돈과 기술발전이 몰렸다.

2015년에는 알파고가 나오면서 잠깐 강화학습 분야가 관심을 받았고
이후 2017년 Transformer모델이 발표되면서 해당 관심과 돈과 기술 개발이 NLP 쪽으로 옮겨갔다.

현재는 모든 분야들이 관심을 받고 있다.
NLP에서는 ChatGPT에 의해 관심이 많고
강화학습에는 2019년 NVIDIA가 발표한 옴니버스에 의해 엄청난 관심을 받고 있다.
CV는 테슬라의 자율 운행에 모든 처리가 CV로 이루어 지고 있어 관심을 많이 받고 있다.