01. 딥러닝 1장

 

1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 

인공지능	머신러닝	딥러닝
머신러닝과 딥러닝을 아우르는 전체적인 인공지능의 토대	인공지능의 범주 안에 속함	인공지능과 머신러닝의 범주 안에 속함.

2. 딥러닝 실행을 위한 필수 3요소 : 데이터, 컴퓨터, 프로그램

데이터	컴퓨터	프로그램
딥러닝에서 예측/판별을 위해 사용하는 자료	딥러닝을 실행할 경우 일반 컴퓨터(CPU)로 사용할 것인지 고속그래픽컴퓨터(GUI)로 처리할 것인지 선택하는 수행도구.	데이터와 이를 수행할 컴퓨터를 가지고 직접적으로 딥러닝을 구동하기 위한 프로그래밍 언어로 설계하는 것.

* 딥러닝을 하는데 사용하는 데이터를 따라 구분할 수 있는 키가 있는지의 여부로 다르게 나뉨. 

지도학습	비지도학습
데이터를 식별하거나 구분할 수 있는 키를 가진 데이터를 이용해 그 이름표를 식별하는것.	데이터를 식별하거나 구분할 수 있는 키를 가지지 않은 데이터를 이용해하되, 공통특징을 찾아 분류하는 것. 다만 구분키 여부에 따라 지도학습 또는 비지도 학습을 할 지 결정. *CNN, RNN(지도학습), GAN, 오토인코더(비지도학습)

2-1. 지도학습 : 데이터를 식별하거나 구분할 수 있는 키를 가진 데이터를 이용해 그 이름표를 식별하는것.
2-2. 비지도학습 : 데이터를 식별하거나 구분할 수 있는 키를 가지지 않은 데이터를 이용해하되, 공통특징을 찾아 분류하는 것. 

https://www.researchgate.net/figure/Difference-between-AI-ML-and-DL_fig11_349643727