4. EXTENDED SEOUL
인공지능(AI; Artificial Intelligence)
● 사람의 손이 아닌 기계가 알아서 하면 인공지능이다.
● 전문가의 지식을 하드코딩 할 수도 있고(전문가 시스
템)
● 데이터에서 로직을 찾을 수도 있다(머신 러닝)
5. EXTENDED SEOUL
머신(ML; Machine Learning)
● 인공지능의 한 분야
● 데이터 에서 가치를 찾아내는 것
● 아주 다양한 방법이 있다.
○ SVM, 의사결정트리, Random Forest, Bayesian, K-Means
Clustering, K-NN, Neural Network
6. EXTENDED SEOUL
딥러닝(DL; Deep Learning)
● 신경망(NN; Neural Network)을 사용한 머신러닝 방법
● 신경망의 은닉층이 많아서(deep) DNN(Deep NN)라
칭함.
42. EXTENDED SEOUL
순간 정지 원인 탐지
● 수많은 센서들. 4000개 이상
● 어떤 센서가 순간정지에 영향을 끼쳤는지 모른다.
● 해당 센서를 탐지 가능하면, 미리 조치하고 발생을 방
지할 수 있다.
43. EXTENDED SEOUL
신호와 노이즈
● 신호(출력과 관계를 갖는 입력 부분)이 동일하다면, 학습된
DNN의 출력은 모두 동일할 것이다.
● 다음 이미지는 모두 동일한 고양이. 노이즈(배경)만 다른.
● 출력이 동일하도록 유지하면서 입력을 억제할 경우, 신호
부분만 추릴 수 있다.
52. EXTENDED SEOUL
학습된 생성기(G)
● hint, anchor는 과거의 데이터
● hint, anchor에 맞는 follower를 생성
● 과거의 데이터에 대한 그럴듯한, 정상이라 볼 수 있는
follower를 생성.
● 랜덤한 noise로 인해 다수의 follower가 가능