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