AI 카테고리 개요

AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 크게 아래와 같이 구분할 수 있어요.

1. Rule-based AI (규칙 기반 AI)

• 사람이 직접 규칙을 정의해서 작동하는 방식
• 예: 전문가 시스템(Expert System), if-else 기반 챗봇
• 특징: 설명 가능하지만 유연성이 떨어짐

2. Machine Learning (기계 학습)

• 데이터를 이용해 모델이 스스로 규칙을 학습하는 방식
• 종류:
  • Supervised Learning (지도 학습): 입력과 정답(Label)이 함께 있는 데이터로 학습
    → 분류(Classification), 회귀(Regression)
  • Unsupervised Learning (비지도 학습): 정답이 없는 데이터로 패턴 학습
    → 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction)
  • Reinforcement Learning (강화 학습): 환경과 상호작용하며 보상을 최적화하는 방식
    → 게임, 로봇 제어, AlphaGo

3. Deep Learning (딥러닝)

• 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Neural Network) 기반 학습
• 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리에서 큰 성과
• 대표적인 모델: CNN, RNN, Transformer 등

4. Generative AI (생성형 AI)

• 데이터를 바탕으로 새로운 데이터(이미지, 텍스트, 오디오 등)를 생성하는 모델
• 예: ChatGPT, DALL·E, Stable Diffusion
• 핵심 기술: Transformer, Diffusion Model, GAN