인공지능 기술 분류

60년 이상의 개발 끝에 인공 지능 기술은 현재 기계 학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 지식 표현, 자동 추론 및 로봇공학이라는 6가지 주요 연구 분야에 중점을 두고 있습니다.

빅데이터의 발전과 함께 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 관련 기술이 폭넓게 주목을 받고 있으며, 머신러닝 기술을 기반으로 한 일부 에이전트(인공지능 제품)가 속속 배치되고 있습니다. 다른 하나는 프로덕션 환경입니다. (추천학습: PHP 동영상 튜토리얼)

현재 시장은 인공지능에 대한 갈망이 커지고 있고, 많은 대형 인터넷 기업들이 인공지능 분야에 진출하기 시작했지만, 인공지능 분야는 아직 초기 단계에 불과합니다. 산업 발전 및 현재 인공 지능 지능형 제품은 여전히 ​​"약한 인공 지능 단계"에 있으며 에이전트는 여전히 운영 시나리오에 대한 많은 요구 사항을 가지고 있습니다.

인공지능 기술의 개발과 적용에는 사물 인터넷 기술, 클라우드 컴퓨팅 기술, 엣지 컴퓨팅 기술, 빅데이터 기술 등 일련의 기술 지원이 필요합니다.

머신러닝의 단계에는 데이터 수집, 데이터 정렬, 알고리즘 설계, 알고리즘 구현, 알고리즘 훈련, 알고리즘 검증 및 알고리즘 적용이 포함됩니다. 알고리즘 설계는 머신러닝의 핵심이고, 데이터 수집은 머신러닝의 기초입니다. 따라서 빅데이터 시대에 들어서는 빅데이터의 뒷받침으로 머신러닝이 어느 정도 발전하게 된 것이다. 간단히 말해서, 데이터의 양이 많을수록 머신러닝 효과는 더 좋아집니다.

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 볼 수 있게 만드는 과학입니다. 머신 비전은 카메라, 아날로그-디지털 변환, 디지털 신호 처리를 사용하여 시각적 정보를 캡처하고 분석합니다. 종종 인간의 시각과 비교되지만 머신 비전은 생물학에 얽매이지 않으며 벽을 통과하여 볼 수 있도록 프로그래밍할 수 있습니다. 서명 인식부터 의료 영상 분석까지 다양한 응용 분야에 사용됩니다. 머신 기반 이미지 처리에 초점을 맞춘 컴퓨터 비전은 머신 비전과 혼동되는 경우가 많습니다.

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 프로그램을 통해 컴퓨터 언어가 아닌 인간의 언어를 처리하는 것입니다. NLP의 오래되고 가장 유명한 사례 중 하나는 이메일의 제목과 텍스트를 보고 스팸인지 여부를 판단하는 스팸 탐지입니다. 현재 NLP 방법은 기계 학습을 기반으로 합니다. NLP 작업에는 텍스트 번역, 감정 분석 및 음성 인식이 포함됩니다.

지식 표현은 데이터의 패턴을 식별하는 데 중점을 두는 기계 학습의 한 분야입니다.

Robotics는 로봇 설계 및 제조에 중점을 둔 엔지니어링 분야입니다. 인간이 수행하기 어려운 작업이나 일관되게 수행하기 어려운 작업을 수행하는 데 로봇이 사용되는 경우가 많습니다. 자동차 생산의 조립 라인이나 NASA에서 우주로 대형 물체를 이동하는 데 사용됩니다. 최근 연구자들은 기계 학습을 사용하여 사회적 환경에서 상호 작용할 수 있는 로봇을 구축하고 있습니다.

현재 우리나라는 산업 구조 업그레이드를 지속적으로 추진하고 있으며, 네트워킹과 지능은 산업 구조 업그레이드의 중요한 내용이므로 향후 인공지능 기술의 발전 공간은 여전히 ​​기대할만한 가치가 있습니다. . 산업 구조의 업그레이드 이면에는 인재 구조의 업그레이드가 있어야 합니다. 따라서 전문가의 경우 특정 인공지능 기술을 습득하면 직장 경쟁력이 어느 정도 향상될 수 있습니다.

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