인공지능 AI는 어떤 과정을 통해 학습을 하나요?
최근 챗GPT 때문에 인공지능 AI에 대한 관심이 많아지는 것 같습니다. 그런데 인공지능 AI는 관련 지식을 어떤 과정을 통해 학습하나요?
머신러닝은 기존 데이터를 이용해 아직 일어나지 않은 미지의 일을 예측하기 위해 만들어진 기법입니다.
보통 데이터를 보고 프로그래밍을 통해 답을 얻지만,
머신러닝은 데이터와 답을 보고 규칙을 찾습니다.
딥러닝은 머신러닝의 한 방법입니다.
이 딥러닝이 바로 ai가 학습하는 방법입니다.
스스로 학습하고 발전하는 것이 인공지능 AI인데요. 크게 2가지로 나눌 수 있겠습니다. 첫 번째는 지도 학습입니다. 데이터와 해당 데이터 간의 정답이 주어졌을 때 모델 별 입력과 출력 값간의 패턴을 반복 학습하는 것입니다.
두 번째는 강화 학습인데 이는 환경과 상호작용을 통해 보상을 최대화하기 위해 학습하는 방법입니다. 시행착오를 통해 행동에 결과를 평가하고 보상하는 방법입니다.
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
인공지능, 딥러닝, 머신러닝은 모두 알고리즘을 기반으로 한 컴퓨터 기술이다. 알고리즘은 컴퓨터가 작업을 수행하기 위해 사용하는 절차나 방법을 의미한다. 인공지능은 컴퓨터가 사람의 인간적인 지능을 모방하는 기술이다. 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 컴퓨터가 복잡한 문제를 해결하는 기술이다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고 이를 기반으로 학습하는 기술이다.
따라서 인공지능, 딥러닝, 머신러닝은 모두 알고리즘을 기반으로 하는 컴퓨터 기술이며, 이들 기술은 모두 사람의 인간적인 지능을 모방하거나 복잡한 문제를 해결하거나 데이터를 분석하고 학습하는 데 사용된다.
