* 딥러닝 : 머신러닝을 깊게 쌓아올려 학습
1) 지도학습 : 정답데이터가 있는 상황에서 학습하는 알고리즘
( x , y ) 한쌍의 데이터 ==> y 는 정답데이터
2) 비지도학습 : 정답없이 데이터의 특징만을 분류
==> 보통 비지도학습 + 지도학습 형태로 사용
3) 강화학습 : Agent 가 주어진 환경에서 어떤 행동을 취하고 그에대한 보상 획득
2장. 인공지능 기술의 활용
1 ) 컴퓨터 비전 : 인간의 시각과 관련된 부분을 컴퓨터 알고리즘을 이용해 구현
ex) 이미지분류 , 물체검출 ==> 주로 CNN알고리즘 사용
2) 자연어 처리 : 인간의 언어와 같은 자연어로 표현된 언어를 학습
3) 음성인식 : 음성 데이터가 표현하는 문장을 학습
4) 게임 : 인공지능의 성능을 확인하기 위해 주로 개발
5) 생성 모델 : 학습데이터의 분포를 학습하여 학습한 분포로부터 새로운 데이터 생성