문. 인공지능 학습 알고리즘의 동향

문. 인공지능 학습 알고리즘의 동향

   (2020년 TTA 1월 “인공지능 학습 알고리즘의 동향” 참고)

답.

1. 인공지능 발전 단계

구 분	설     명
1단계 효율화	- AI가 미리 정의된 명령이나 조건을 기반으로 시스템과 제품을 동작시킴 - 인공지능에어컨, 스마트 스프링 쿨러
2단계 개인화	- 사용자와의 누적된 data를 통해 패턴 학습 - 사용자 레시피 추천(취향 파악)
3단계 추론	- 인과학습을 통해 특정패턴과 행동의 원인 파악 - 기온 저하 시 보일러를 킴
4단계 탐구	- 실험 학습을 통해 사용자의 삶의 질 향상 - 사용자에게 먼저 제안함

2. 인공지능 연구 동향

구 분	설     명
1단계 효율화	- 딥러닝 학습 방법 개선(학습설정값 최적화) - 강화학습 적용 네트워크 구조 탐색 기법
2단계 개인화	- 전이학습(다른 두 도메인간 학습) - 메타러닝(소수 data를 이용한 학습 기술)
3단계 추론	- 어떤 결과에 대한 원인 추론 - 전이학습/강화학습 개선
4단계 탐구	- GAN(Generative Adversarial Networks) - 통계기반 탐구 방법

참고 그림