[인공지능] 1, 2장. 인공지능 (1, 2장 볼만한 내용)

복습하기 위해 학부 수업 내용을 필기한 내용입니다.
이해를 제대로 하지 못하고 정리한 경우 틀린 내용이 있을 수 있습니다.
그러한 부분에 대해서는 알려주시면 정말 감사하겠습니다.

▶1.5.2 규칙 기반 방법론 vs 기계학습 방법론

규칙 기반 방법론

- 사람이 사용하는 규칙을 수집해 프로그래밍

- ex) 필기 숫자 인식 프로그램

     - 숫자 3은 '왼쪽에서 보면 위와 아래에 터진골이 있다. 등...'와 같은 규칙을 수집한다.

- 한계 노출

     - 비슷한 모양을 가진 데이터에 대해 규칙을 위반하는 샘플이 꾸준히 발생한다.

 

기계학습 방법론

- 인공지능 초반에 규칙 기반이 대세였으나 1990년부터 기계학습으로 주도권이 이동했다.

- 충분한 데이터를 수집한 다음 기계학습 모들을 학습하는 방법(데이터-주도 패러다임)

     - ex) 필기 숫자 인식을 위한 MNIST 데이터

 

▶2.2.1 클라우스 방식과 스탠드얼론 방식

클라우드 방식

- 프로그램과 데이터가 서버에 저장되고 관리된다.

     - 서버에 환경이 대부분 갖추어져 있어 로그인하면 바로 프로그래밍 가능하다.

     - 인터넷 연결만 있으면 어느 곳에서나 개발 및 협업이 가능하다.

- 구글의 Colab, 아마존의 SageMaker, 마이크로소프트의 Azure

- 내 프로젝트에 최적인 환경을 갖출 수 없는 한계가 있다.

 

스탠드얼론 방식

- 자신에 최적인 환경 구축 가능하다.

- 프로그램과 데이터가 자신의 컴퓨터에 저장된다.

- 소프트웨어를 설치하고 환경을 스스로 구축해야 한다.

 

▶2.3.2 인터프리터 방식의 파이썬

언어 번역기 : 컴파일러 vs. 인터프리터 방식

- 컴파일러 방식

     - 프로그램 전체를 번역한 다음 한꺼번에 실행한다.

     - 실행이 빠르다는 장점이 있다.

     - C, C++ 등

- 인터프리터 방식

     - 한 라인 씩 번역하고 실행하는 일을 순차적으로 수행한다.

     - 일부 코드만 선택하여 실행하는 일이 가능하다는 장점이 있다.

          ← 스파이더에서는 실행하고자 하는 코드를 마우스로 선택한 다음 [F9] 키를 누르면 된다.

     - 파이썬 등