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문. 인공지능 학습 알고리즘의 동향

가카리 2020. 8. 15. 23:40
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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








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