온고창신 溫故創新 ongochangsin

AI의 진화 2

AI 진화의 역사(2/3)

AI 진화의 역사(2/3) 2) 의 등장으로 제3차 붐으로 1980년대부터 90년대에 걸쳐서 AI연구는 다시 겨울 시대를 맞이하였다. 그러나 2000년대 반에서연구는 가속한다. 그것이 현재까지 이어진 제3차 AI 붐이 되는데, 그 계기가 된 것은 에서 설명한 이라는 기술이 등장과 진화이다. 제2차 붐을 지탱한 에서는 미리 준비된 데이터에 없는 것은 컴퓨터가 처리할 수 없었다. 그런데 기계학습은 이 불가능을 가능하게 하였다. 기계학습에는 여러 가지 방법이 있는데 여기서는 과 에 대하여 개요를 설명해둔다. 다른 것은 단 한 가지 라 부르는 정해 데이터가 있는지 없는지이다. 미리 교사의 데이터가 주어진 은 교사 데이터에서 룰이나 패턴을 자동으로 학습한다. 메일아프리에 자주 있는 미혹 메일 판정이 이 좋은 예이..

2, AI 개발 프로세스(1/3)

2, AI 개발 프로세스(1/3) 1) 여러 가지의 기술이 AI의 진화를 지탱한다. AI진화의 배경에는 기계학습과 디프러닝이라는 기술이 있었다는 것 또 AI에는 팽대한 학습데이터가 불가결하다는 것은 이미 소개하였다. 그러나 AI가 2000년대에 비약적으로 발전한 배경에는 디프러닝 외로 한 조건이 필요했다. 여러분은 라는 말을 들어본 일이 있는가. 빅데이터란 일반적 데이터관리, 처리 소프트웨어로 다루기가 곤란할 정도의 거대하고 복잡한 데이터의 집합을 말한다. AI학습에는 이 빅데이터가 불가결한 것이었다. 그러면 어느 정도로 거대한가? 여러분이 쓰고 있는 스마트폰의 기억용량은 얼마인가? 최신식이라면 32 GB(기가바이트)~64GB정도일 것이다. PC는 어떠한가? 노트 PC라면 512 GB정도. 테스크탑 PC..