[인공지능 모델] : 좋은 인공지능이란?

시작에 앞서 본 내용은 학습 내용을 기록하기 위함이며 내용에 틀린 점이 있을 수 있으니 이점 유의 부탁드립니다.

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인공지능 모델

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인공지능 모델이란?

• $x$가 주어졌을 때, $y$를 반환하는 함수
  $y = f(x)$

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파라미터(Weight Parmeter) $\theta$란?

• $f$ 함수가 동작하는 방식($x$가 들어왔을 때, 어떤$y$를 뱉어낼 것인가?)을 결정 한다.

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학습이란?

• $x$와 $y$의 쌍으로 이루어진 데이터가 주어졌을 때,
  $x$로부터 $y$로 가는 관계를 배우는 것
• $x$와 $y$를 통해 적절한 파라미터($\theta$)를 찾아내는 것 이다.

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모델이란?

• 상황에 따라 알고리즘 자체를 이야기 하거나, 파라미터를 이야기 한다.

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좋은 인공지능 모델이란?

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1. 좋은 인공지능 모델

• 일반화(Generalization)를 잘 하는 모델이며, 이는 아래와 같다.
• 보지 못한(Unseen)데이터에 대해서 좋은 예측(Prediction)을 하는 모델
  - 우리는 모든 경우의 수에 대해서 데이터를 모을 수 없기 때문에,
     보지 못한 경우에 대해서, 모델은 좋은 판단을 내릴 수 있어야 한다.

 

2. 기존 머신러닝의 한계를 해소한 모델

• 기존 머신러닝은 주로 선형 또는 낮은 차원의 데이터를 다루기 위해 설계되었다.
• Kernel등을 사용하여 비선형 데이터를 다룰 수 있지만, 한계가 명확하다.
  - Ex. 이미지, 텍스트, 음성과 같은 훨씬 더 높은 차원의 데이터들에 대해 낮은 성능을 보인다.

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