인공지능의 10가지 기본 용어

모든 AI 애호가가 알고 이해해야 할 10가지 주요 용어는 다음과 같습니다.

인공지능(AI)은 산업 전반을 변화시키는 원동력이 되어 우리가 기술 및 주변 세계와 상호 작용하는 방식을 형성하고 있습니다. 인공지능 분야에 입문하는 사람들에게는 기본 용어를 이해하는 것이 중요합니다.

1. 인공지능(AI): 인공지능의 핵심은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발을 말합니다. 학습, 추론, 문제 해결, 인식 및 언어 이해가 작업 중 일부입니다. 인공 지능 시스템은 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 학습하고, 정보에 입각한 결정을 내림으로써 인간 지능을 모방합니다.

2. 기계 학습(ML): 기계 학습은 알고리즘 개발에 초점을 맞춘 인공 지능의 하위 집합으로, 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템이 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하면 컴퓨터는 패턴을 인식하고 예측하며 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터에 노출되면서 성능을 향상할 수 있습니다.

3. 신경망: 신경망은 딥 러닝의 핵심 구성 요소이자 기계 학습의 하위 집합입니다. 인간 두뇌의 구조에서 영감을 받은 신경망은 상호 연결된 노드, 즉 인공 뉴런의 층으로 구성됩니다. 이러한 네트워크는 패턴을 인식하고 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 학습하여 이미지 및 음성 인식과 같은 복잡한 작업을 가능하게 합니다.

4. 자연어 처리(NLP): 자연어 처리는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 인공 지능 분야입니다. NLP 알고리즘을 사용하면 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있어 챗봇, 언어 번역, 감정 분석과 같은 애플리케이션이 용이해집니다.

5. 딥 러닝: 딥 러닝은 다층 신경망(심층 신경망)을 포함하는 기계 학습의 하위 분야입니다. 이러한 네트워크는 데이터의 계층적 표현을 자동으로 학습할 수 있어 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리와 같은 작업에서 매우 강력합니다.

6. 알고리즘: 알고리즘은 컴퓨터가 특정 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행하기 위해 따르는 단계별 지침 또는 규칙의 집합입니다. 인공 지능에서 알고리즘은 데이터를 처리하고 분석하는 데 매우 중요하며, 이를 통해 기계는 패턴과 정보를 기반으로 결정이나 예측을 내릴 수 있습니다.

7. 지도 학습: 지도 학습은 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 훈련되는 기계 학습의 한 유형입니다. 즉, 입력 데이터가 원하는 출력과 일치한다는 의미입니다. 알고리즘은 입력을 올바른 출력에 매핑하는 방법을 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측할 수 있습니다.

8. 비지도 학습: 지도 학습과 비교하여 비지도 학습에는 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에 대한 알고리즘 훈련이 포함됩니다. 명시적인 지침이 없으면 알고리즘은 데이터에서 패턴과 링크를 찾아야 합니다. 차원 축소와 클러스터링은 두 가지 일반적인 응용 프로그램입니다.

9. 강화 학습: 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 결정을 내리는 방법을 배우는 일종의 기계 학습입니다. 에이전트는 행동에 따라 인센티브나 처벌의 형태로 피드백을 받으며, 이는 시간이 지남에 따라 최선의 조치를 배우는 데 도움이 됩니다.

10. 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전은 기계가 시각적 데이터를 기반으로 해석하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 학제간 분야입니다. 여기에는 이미지 및 비디오 인식, 객체 감지, 이미지 분할과 같은 작업이 포함됩니다. 컴퓨터 비전은 얼굴 인식 및 자율주행차와 같은 애플리케이션에 필수적입니다.

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