AI/ML

• 머신러닝
  • Supervised Learning
  • Unsupervised Learning
  • Reinforcement Learning : 설정된 환경속에 보상을 주며 학습
  • Representation Learning
• Supervised Learning : 지도학습
  • 정답을 주고 학습시키는 머신러닝 방법론
  • regression
  • Classification
    • 비선형모델
      • Decision Trees : 예측을 할 수 있음
    • 선형모델
• Unsupervised Learning : 비지도학습
  • 정답없는 데이터를 어떻게 구성되었는지 알아내는 머신러닝 학습 방법론
  • K-means clustering : 기준이 되는 점을 찾고 각각의 데이터 포인트에 거리를 재서 가장 가까운 기준점으로 분류
  • DB scans : 임의의 데이터 포인트 하나에서 시작을 해서
• Representation Learning : 뉴럴네트워크
  • 부분적인 특징을 찾는 것이 아닌 하나의 뉴럴 넷 모델로 전체의 특징을 학습하는것
  • facial recognition
    • 하나의 픽셀에 대해서 구분
    • 픽셀 값들을 연결해서 선에 대해서 구분
    • 선들을 조합하여 눈, 코, 입을 구분
    • 조합으로 얼굴을 찾아낸다
  • Representation Learning이 최근에 사용되는 이유
    • 모델이 다양한 것을 표현하기 위해서는 복잡하고 데이터가 많아야 한다
    • 따라서, 시간이 매우 오래걸리고 데이터도 충분치 않다.
• famous AI
  • IBM chess
  • 자율주행
  • IBM Watson : 퀴즈쇼
  • DeepMind Alphago
  • AlphaGO Zero
  • Google Duplex
• Major Domains within Artificial Intelligence & Corresponding Datasets
  • Visual Intelligence
    • MNIST : 숫자 필기 인식
    • ImageNet
  • Language Intelligence
    • SQUAD Dataset
    • Machine Translation
      • Parallel Corpus
        • 다양한 언어로 똑같은 문장을 번역하는 방식
      • Europarl Corpus
    • GLUE Benchmark