쉽게 풀어본 인공지능 키워드 10가지를 뽑아보고 쉽게 풀어봤습니다.
인공지능 키워드 기초상식
- 인공지능이란? 입력이 있을때 출력이 있는 계산기
- 딥러닝은 무엇인가? 인공지능에서 사용하는 매우 복잡한 계산기중 하나
- 지도학습은 무엇인가? 문제를 주고(입력) 답을 주고(출력) 문제를 풀게 한다.
- 강화학습은 무엇인가? 먼저 답을 주지 않고 여러 문제를 풀게 한뒤에 문제에 대한 답을 알려주고, 다음 풀게 할 때는 더 높은 점수를 받게끔 보상을 준다.
- 생성형모델은 무엇인가? 먼저 만들어진 모델(이미지네트워크, 언어모델 LLM)이 있어야하고 이를 이용해서 진짜같은 가짜를 만든다.
인공지능 키워드 전문영역
- LLM 모델은 무엇인가? 입력,출력이 정해져 있지 않다. 대규모 데이터를 학습해서 언어자체 맥락을 학습시키고, 문맥사이의 관계를 파악한 모델이다.
- 경사하강법은 무엇인가? 입력(x, 문제)/출력(y, 정답)이 있는 x-y 그래프가 있다고 했을 때, 정답과의 차이를 줄여나가게 해주는 방법
- 인공신경망은 무엇인가? 뇌의 신경을 모방한 컴퓨터의 뉴럴 네트워크을 말한다. 엄청나게 많은 계산기가 뇌의 신경망처럼 연결되어있는 것을 말한다. 딥뉴럴네트웍을 학습시키는것이 딥 러닝이다.
- GPU은 무엇인가? 엄청나게 많은 병렬처리를 위해 CPU보다 GPU가 유리하다. 딥러닝모델은 연산측면에서 유리해서 GPU사용
- 텐서,행령,벡터는 무엇인가? 사진을 예를 들면 픽셀로 구성된 이미지 데이터가 가로*세로 2차원데이터 행렬이다, 여기에 각 필셀별 색상이 추가되면 3차원이다, 텐서는 3차원 이상이다. 벡터는 1차원 데이터이다.
- 모방학습이란 무엇인가? 문제,정답과 함께 풀이과정까지 주고 학습시키는 학습방법이다. 자율주행에서 많이 사용하는 기법이다.
- 선형회귀란 무엇인가? 입력과 출력이 직선(선형)으로 나타난다.
- 로지스틱회귀란 무엇인가? 출력 데이터가 0 또는 1인 간단한 머신러닝 모델. 예/아니요.