공부하는 개발 블로그

artificial intelligence

인공 지능. => 직역하면 기계가 생각하도록 하는 것.
formal definition은 

agent(에이전트. 행동하는 주체)가 환경을 인지하고 목표를 성공적으로 이루기 위해 스스로 판단하고 행동하는 것

여기서 중요한 것은, 환경을 인지하고 스스로 판단한다는 것이다.

machine learning

기계 학습. 여러 데이터를 통해 기계가 스스로 판단 기준을 만들어 나가는 것.

(artificial) neural network(ANN) 

인공 신경망.

인간의 뇌가 neuron들이 연결되어 작동하는 것처럼
컴퓨터도 neuron 단위로 연산을 하고, neuron을 연결해서 문제를 해결하는 머신 러닝 기법.
NN의 목표는 문제를 잘 해결하는(원하는 목적을 달성하는) 최적의 neuron 연결 구조와 weight를 찾는 것이다.
neuron을 어떻게 연결할지는 프로그래머가 결정하고, 연결된 neuron 사이의 weight를 데이터를 통해 학습힌다.
neuron을 연결하는 방식에 따라 deep neural network, convolutional neural network, residual neural network 등 다양한 인공신경망 구조가 있다.


인공 지능, 머신 러닝, 인공 신경망은 비슷해보이지만, 
인공 지능 > 머신 러닝 > 인공 신경망 의 관계를 갖는다.

인공 지능은 인지/판단을 통해 목적을 이루는 agent, 지능을 가리키는 말이고,
머신 러닝은 스스로 학습을 통해서 인공 지능을 갖도록 하는 것이며,
인공 신경망은 머신 러닝을 구현하는 기법 중 하나이다.


인공 지능의 연구 분야에는 knowledge reasoning. planning, machine learning, natural language processing 등이 있고,
머신 러닝의 기법에는 인공 신경망, support vector machine, decision tree 등이 있다.

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network