1
선택형
2
3
기존 데이터의 패턴을 스스로 학습하여 새로운 문제를 해결할 수 있다.
4
지도학습: 컴퓨터가 입력값과 그에 따른 출력값이 있는 데이터를 이용하여 주어진 입력에 맞는 출력을 찾는 학습 방법이다.
비지도학습: 별도의 학습용 데이터를 구축하는 것이 아니라 데이터 자체를 분석하거나 군집하면서 학습하는 방법이다.
강화 학습: 컴퓨터가 주어진 상태에 대해 최적의 행동을 선택하는 학습 방법이다.
5
ChatGPT의 기반이 되는 인공지능 기술은 자연어 처리이다.
6
회귀와 분류는 종속 변수가 존재하기 때문에 지도학습에 해당한다.
7
서답형
생성형 인공지능
8
자연어 처리
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날씨 예측하기
질병 감염 여부 분류하기
사람 얼굴로 신분 확인시키기
온도, 습도, 기압 등 과거 데이터를 기반으로 미래 날씨를 예측한다.
환자의 의료 데이터를 기반으로 특정 질병에 감염되었는지 여부를 분류한다.
얼굴 이미지와 신분 정보를 학습하여 특정 인물을 식별한다.
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키와 몸무게로 신발 사이즈 예측하기
집 주변 환경을 통해 가격 예측하기
월별 평균 기온 예측하기
키와 몸무게는 연속형 변수로, 신발 사이즈라는 또 다른 연속형 변수를 예측한다.
위치, 면적, 방 개수, 주변 환경 등 연속형 데이터를 바탕으로 주택 가격을 예측한다.
시간(월별)을 독립 변수로 하고, 평균 기온(연속형)을 종속 변수로 설정하여 기온을 예측한다.
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서술형
협력적 관계로서 서로 협력하여 더 우수한 성과를 얻을 수 있다. 인간은 감성, 창의성, 윤리적 판단에서 강점을 발휘하고, 인공지능은 계산 능력과 데이터 처리에서 우수하므로 강점을 결합하여 높은 수준의 문제 해결과 혁신을 이끌어내야 한다.
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인공지능의 한 분야가 기계학습이고, 기계학습의 한 분야가 딥러닝이다. 이들은 계층적 관계를 가지며, 딥러닝은 기계학습의 발전된 형태로 인공지능 분야의 중요한 부분을 이루고 있다.
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일반 드론에 인공지능을 탑재하여 산불을 감지할 수 있도록 함으로써 산불 초기 진압에 효과적으로 대응할 수 있다.�이처럼 사람이 하기에 위험하거나 까다로운 일을 대신할 수 있다는 점에서 인공지능은 중요한 동반자라고 할 수 있다.