AI
1. **기계 학습 (Machine Learning):**
– *회귀 분석 (Regression Analysis):* 변수 간의 관계를 모델링하여 예측하는 데 사용됨. 주가 예측, 매출 예측 등에 활용.
– *군집 분석 (Clustering Analysis):* 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누어 분석함. 고객 세분화, 이미지 분할 등에 사용.
2. **딥 러닝 (Deep Learning):**
– *이미지 생성 (Image Generation):* GANs (Generative Adversarial Networks)을 사용하여 실제와 구별하기 어려운 이미지를 생성함. 예술 작품, 가상 현실 등에 응용.
– *강화 학습과 결합 (Deep Reinforcement Learning):* 딥 러닝과 강화 학습을 결합하여 복잡한 환경에서 의사 결정을 내림. 자율 주행 자동차, 로봇 제어에 사용.
3. **강화 학습 (Reinforcement Learning):**
– *게임 AI (Game AI):* 강화 학습을 통해 게임 캐릭터가 상황에 적응하고 플레이어에게 더 도전적인 경험을 제공함. 예를 들면, StarCraft II에서의 AI 경쟁.
– *로봇 학습 (Robotics Learning):* 로봇이 환경과 상호작용하여 작업을 수행하도록 학습함. 공장 자동화, 의료 보조 로봇 등에 적용.
AI는 빠르게 진화하며, 각 분야에서 새로운 기술과 알고리즘이 개발되고 있습니다. 이러한 다양한 응용 분야에서의 성과는 우리 일상과 산업에 혁신적인 영향을 미치고 있습니다.