AI 요약관련 정보

• AI, 머신러닝, 신경망, 딥러닝은 디지털 환경을 변화시키는 핵심 기술이며, 이 영상은 이 용어들과 그 관계를 명확히 설명한다. 🌐
• 초기 AI는 '심볼릭 AI' 방식으로, 인간 프로그래머가 명시적인 규칙과 논리를 직접 코딩하여 시스템을 구축했다. ✍️
• 심볼릭 AI는 1950년대부터 1990년대까지 지배적이었으며, IBM의 딥블루도 머신러닝이 아닌 심볼릭 AI를 사용해 체스 챔피언을 이겼다. ♟️
• '머신러닝'은 AI의 한 분야로, 컴퓨터가 방대한 데이터에서 스스로 패턴을 학습하고 경험을 통해 자동 개선되는 방식이다. 🧠
• 머신러닝의 진정한 혁신은 알파제로(AlphaZero)가 인간이 프로그래밍하거나 고려하지 못했던 새로운 전략과 패턴을 스스로 발견하면서 시작되었다. ✨
• 2000년대 이후 머신러닝은 심볼릭 AI를 능가하며 인공지능 분야의 주류 패러다임으로 자리 잡았다. 📈
• '지도 학습(Supervised Learning)'은 레이블(정답)이 지정된 데이터를 통해 학습하며, 넷플릭스 시청 기록과 별점처럼 명확한 피드백을 활용한다. 🍎
• 지도 학습에서 데이터의 품질과 양은 알고리즘의 정교함보다 중요하며, "쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다(Garbage in, garbage out)"는 원칙이 적용된다. 🗑️
• '비지도 학습(Unsupervised Learning)'은 레이블 없는 데이터에서 숨겨진 패턴이나 구조를 스스로 찾아내며, 우리가 알지 못했던 새로운 통찰을 발견하는 데 유용하다. 🕵️‍♀️
• '강화 학습(Reinforcement Learning)'은 시행착오를 통해 학습하며, 보상과 벌칙을 기반으로 최적의 행동 전략을 스스로 터득한다. 🎮