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1. 데이터 수집

2. 입력 데이터 준비(데이터 크런징)

3. 데이터 분석(데이터 관찰, 인사이트 찾기)

4. 알고리즘 선택/훈련

5. 알고리즘 테스트(검정)

6. 사용하기(운영 배포)


 - 머신러닝인액션

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출처: 인공지능과 딥러닝 - 마쓰오 유타카

 

레벨1) 단순한 제어 프로그램을 '인공지능'이라고 칭하고 있다.

-> 레벨1은 마케팅 적으로 '인공지능' 즉 'AI'로 지칭하는 것이며 지극히 단순한 제어 프로그램을 탑재하는 전자제품을 '인공지능 탑재'등이라고 부르는 경우가 이에 해당

ex) 에어컨,청소기, 세탁기등 인공지능을 자칭하는 상품이 넘쳐난다.

 

 

레벨2) 고전적인 인공지능

-> 레벨2는 행동의 패턴이 지극히 다채로운 경우에서의 지능을 말한다. 장기 프로그램이나 청소 로봇 혹은 질문에 대답하는 인공지능 등이 이에 해당한다.

 

 

레벨3) 기계학습을 받아들인 인공지능

-> 레벨3은 검색 엔진에 내장되어 있거나 빅데이터를 바탕으로 자동적으로 판단하는 인공지능이다.

 

레벨4) 기계학습을 받아들인 인공지능

-> 레벨4는 기계학습을 할 때의 데이터를 나타내기 위해서 사용되는 입력값(input(특징 이라고불린다) ) 자체를 학습하는 것이다.

 

 

 

인공지능 레벨별 회사 직급을 나타내자면 다음과 같다.

 

지시한 대로만 처리하는 레벨1은 아르바이트

많은 룰을 이해해 판단하는 레벨2는 일반사원

결정된 체크 항목을 따라서 업무를 잘 수행해 가는 레벨3은 과장

체크 항목까지 스스로 발견하는 레벨4는 관리자

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출처: 인공지능학회지

 

인공적으로 만들어진 지능을 가지는 실체. 또는 그것을 만들자고 함으로써 지능 자체를 연구하는 분야다. - 나카지마 히데유키

 

지능을 가진 메커니즘 내지는 마음을 가지는 메커니즘 이다. - 니시다 오요아키

 

인공적으로 만든 지적인 행동을 하는 물건(시스템)이다 . - 미조구치 리이치로

 

인간의 두뇌 활동을 극한까지 모사하는 시스템이다. - 나가오 마코토

 

인공적으로 만든 새로운 지능의 세계이다. - 호리 고이치

 

지능의 정의가 명확하지 않음으로 인공지능을 명확히 정의할 수 없다. - 아사다 미노루

 

궁극에는 인간과 구별이 되지 않는 인공적인 지능 - 마쓰바라 히토시

 

인공적으로 만들어진 지능을 가지는 실체. 또는 그것을 만들자고 함으로써 지능 자체를 연구하는 분야이다. - 다케다 히데야키

 

사람의 지적인 행동을 모방. 지원. 초월하기 위한 구성적 시스템 - 야마구치 타카히라

 

공학적으로 만들어지는 지능이지만, 그 지능의 수준은 사람을 뛰어넘고 있는 것을 상상하고 있다. - 구리하라 사토시

 

계산기 지능 가운데 인간이 직.간접적으로 설계할 경우를 인공지능이라고 불러도 좋지 않을까 생각한다. - 나카지마 히데유키

 

인공적으로 만들어진 인간과 같은 지능 또는 그것을 만드는 기술 - 니시다 도요아키

 

자연스럽게 우리들이 애완동물이나 사람에게 접촉하는 것 같은 상호작용, 물리법칙에 관계없이 혹은 거역하고 인공적으로 만들어 낼 수 있는 시스템을 인공지능이라 정의한다. 분석적으로 알고 싶은 것이 아니고, 대화하거나 사교적 담화를 통해 알고 싶은 시스템. 그것이 인공지능이다. -나가오 마코토

 

 

인공지능에 있어서도 지능의 원리를 찾고, 그것을 컴퓨터로 실현하면 되는 것이다. 그것이 애초에 인공지능이라는 영역의 출발점이다.

 

 

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