[1과목] 빅데이터의 이해 - 빅데이터와 인공지능, 딥러닝

네이버 카페 "이기적스터디카페" 빅데이터 분석기사 - 핵심 요약집을 참고하였습니다. 
정확한 내용은 아래 링크를 참고하세요. 

 

https://cafe.naver.com/yjbooks/7872

[1과목] 빅데이터의 이해 - 빅데이터와 인공지능, 딥러닝

 

1. 인공지능의 정의

- 기계를 지능화하는 노력.

- 합리적 행동 수행자(Rational Agent)이며, 어떤 행동이 최적의 결과를 낳을 수 있도록 하는 의사결정 능력을 갖춘 에이전트를 구축하는 것

- 설정한 목표를 극대화하는 행동을 제시하는 의사결정 로직

 

2. 딥러닝의 특징

- 딥러닝은 제프리 힌튼(Geoffrey Everest Hinton)의 노력으로 함수추정 방법으로써의 신경망 관점에서 정보를 압축, 가공, 재현하는 알고리즘으로 일반화하면서 인공지능의 핵심 동인이 되었다.

- 전신인 신경망(Neutral Network)의 여러 단점을 극복해 유연성과 확장성을 확보하였다.

- 깊은 구조에 의해 엄청난 양의 데이터를 학습할 수 있는 특징을 갖고 있다. 딥러닝의 학습을 위한 데이터 확보는 곧 우수한 인공지능 개발과 깊은 관련성이 있다. 

 

3. 인공지능과 기계학습 및 딥러닝의 관계

인공지능을 논할 때 기계학습과 딥러닝을 혼재하여 사용한다.

* 인공지능  : 사람이 생각하고 판단하는 사고 구조를 구축하려는 전반적인 노력

** 기계학습 : 인공지능의 연구 분야 중 하나로 인간의 학습 능력과 같은 기능을 축적된 데이터를 활용하여 실현하고자 하는 기술 및 방법

*** 딥러닝  : 기계학습 방법 중 하나로 컴퓨터가 많은 데이터를 이용해 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망 등의 기술을 이용한 기법