[AI] GAN이란?

[AI] GAN이란?

인공지능을 소프트웨어적으로 구현하는 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터를 학습하고 스스로 패턴을 찾아내 적절한 작업을 수행하도록 학습하는 알고리즘입니다.
머신러닝은 크게 지도학습(Supervised learning), 비지도학습(Unsupervised learning), 강화학습(Reinforcement learning)등으로 분류됩니다.

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지도학습

지도 학습의 학습방식

정답이 주어진 상태에서 학습하는 알고리즘을 의미합니다.
예를 들어 수많은 고양이와 기린의 사진을 주고 각 사진이 고양이인지 기린인지 하나하나 정답을 알려준 후 어떤 사진을 주었을 때 고양이인지 기린인지 알아맞힐 수 있도록 하는 것입니다.

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비지도학습

정답이 주어지지 않은 상태에서 학습하는 알고리즘

비지도학습

지도학습과 비지도학습의 궁극적인 목표 중 하나는 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 입니다. 하지만 지도학습은 정답이 주어진 데이터만을 사용할 수 있기 때문에 사용할 수 있는 데이터의 양에 한계가 있습니다. 이에 따라 대부분의 인공지능 전문가들은 미래의 인공지능 기술은 지도학습이 아닌, 비지도학습이 선도하하게 될 것이라고 전망합니다. 그리고 이러한 비지도학습의 가장 대표적인 선두주자로는 GAN(Generative adversarial network)가 있습니다.

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강화학습

자신이 수행한 행동에 따른 보상을 통해 스스로 문제 해결방법을 찾아내도록 하는 기계학습

어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법

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출처

• https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/Generative-adversarial-network-AI.html