자유 일기장 인공지능 방법론

퍼센트론 -> 뉴런 모방한 인공신경망구조의 기원이 되는 알고리즘 -> ANN
입력층 / 은닉층 / 출력층
입력층 - 학습데이터를 입력하는 층 - input
은닉층 - 입력층의 데이터를 여러단계로 처리하는 층 - hidden
출력층 - 처리된 결과를 출력하는 층 - output

인공지능
인간의 지적능력을 컴퓨터로 구현하는 단계(최종목적)
ex) 알파고, 벽돌깨기 등등

머신러닝
스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시키는 기술
데이터의 여러 특징을 사람이 직접 분석하여 판단
인공신경망
결정트리
베이즈네트워크
서포트벡터머신

지도학습supervised learning

문제와 정답을 알려주고 학습 (분류(classification techniques, 회귀Linear regression)
인공지능이 학습할 수 있는 구조로 만드는것 -> 데이터전처리
학습을 위한 데이터가 매우 많이 필요

비지도학습
답을 알려주지 않고 학습 (연관규칙, 군집)

강화학습
보상을 통해 학습 (미션성공시 보상 수여)

딥러닝
인공신경망으로 학습하는 방법
기계가 데이터에서 특징을 추출하여 학습
CNN RNN LSTM GRU Tranformer

머신러닝 -> 지도학습 -> 딥러닝 -> 예측/검측