01_Introduction to AI

1. AI

: intelligent(지능적인) 행동을 할 수 있는 컴퓨터 software를 만드는 것.

 

2. Machine Learning

- AI의 하위 분야

- 패턴 인식과 컴퓨터 학습 이론에 대한 분야

- 자동으로 데이터로부터 규칙을 배우는 프로그램을 만드는 것

 

• Supervised Learing

      : 지도 학습은 훈련 데이터로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습의 한 방법.

      - predictive approach(예측적 접근)

      - input에서 output으로 가는 것을 어떻게 맵핑하는지 배워야한다 

      - ex) classification(분류), regression(회귀)

• Unsupervised Learning

     - descriptive approach(기술적 접근)

     - data에서 interesting pattern 을 찾기 위해 사용하는 방법

     - ex) clustering, dimensionality reduction(차원 축소)

 

3. 합리적인 에이전트를 설계하는 AI

    - agent 는 인지하고 행동하는 entity이다. 

    - rational agent는 자신의 예측되는 능력을 최대화 할 수 있는 행동을 골라 실행하는 에이전트이다. 

    - sensors, actuators, environment의 특성은 합리적인 행동을 선택하기 위한 기술을 가리킨다. 

 

agent와 environment 의 관계