01. Tensorflow.js의 기초

01. AI, Machine Learning, Deep Learning ?

• AI 란?
  • 동적 컴퓨팅 환경에 내장된 알고리즘을 생성하고 적용하여 인간의 지능을 모방하는 기초적인 지능
• Machine Learning ?
  • 인공지능을 만들기 위해 기계를 학습시키는 다양한 방법에 대한 학문을 말한다.
• Deep Learning ?
  • 머신러닝보다 더 작은 개념으로 '신경망'을 통해 인공지능을 만드는 머신러닝의 한 종류이다.
  • 신경세포들의 합성인 '신경망(Neural Network)'을 따라 만든 '인공신경망(Artificial Neural Network)'에서 여러 계층을 쌓아서 만든 깊은 신경망(Deep Neural Network) 다른 이름 으로 딥러닝이 만들어졌다.
  • 현재 우리 사회가 이야기 하는 인공지능에 대한 부분은 보통 딥러닝에 대한 내용이다. 따라서 현대의 인공지능은 딥러닝이라 볼 수 있다.

02. Machine Learning의 역사

• 탄생 [1950년대]
  • 1958년 코넬대 심리학자 프랭크 로센블래트가 인간의 뇌신경을 본떠 Perceptron 고안. 신경망 기반 인공지능 연구의 부흥기 시작
• AI의 1st 암흑기 [1970년대]
  • Marvin Minsky가 대규모 신경망은 학습시킬 수 없음을 수학적으로 증명. 인공지능에 대한 대규모 연구 지원 중단
• 중흥기 [1980년대]
  • 산업계에 전문가 시스템(Expert System)이 도입되며 본격 확산
• AI의 2nd 암흑기 [1987 - 1993]
  • 투자대비 효용성의 한계 노출
  • 슈퍼컴퓨터와 시뮬레이션 분야로 연구방향을 전환
  • Jeffery Hinton (Toronto 대학) back-propagation algorithm 개발 (Marvin Minsky가 틀렸다는 것을 증명)
• IBM Deep Blue 가 Garry Kasparov에 승리 - 1996
• Google Brain 이 최초로 인간 얼굴 인식 - 2012(~상업적 대 폭발기)
• Alphago가 이세돌에 승리 -2016

==> 전통적 Programming은 규칙을 넣어주면 답이 도출되는 방식이었다. 그러나 Machine Learning은 데이터 또는 답을 넣으면 규칙, 패턴을 찾는 방식이다.