인공지능의 종류에대한 정리

인공지능은 크게 다음과 같은 종류로 분류할 수 있습니다.

1. 강화학습 (Reinforcement Learning): 에이전트라는 주체가 환경과 상호작용하며 보상과 처벌에 따라 학습하는 방식입니다. 주로 게임과 로봇 등에서 활용됩니다.
2. 지도학습 (Supervised Learning): 입력값과 출력값을 학습하여 이를 통해 새로운 입력값이 들어왔을 때 정확한 출력값을 예측하는 방식입니다. 주로 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에 사용됩니다.
3. 비지도학습 (Unsupervised Learning): 입력값만을 가지고 학습하여 데이터의 패턴이나 규칙성을 찾는 방식입니다. 주로 군집화(clustering), 차원 축소(dimensionality reduction) 등에 사용됩니다.
4. 준지도학습 (Semi-Supervised Learning): 일부 데이터만 레이블링 되어 있는 경우에 레이블이 없는 데이터를 학습하는 방식입니다. 지도학습과 비지도학습의 중간적인 방식입니다.
5. 심층강화학습 (Deep Reinforcement Learning): 강화학습을 인공신경망으로 구현한 것으로, 인공신경망이 복잡한 상태-행동 매핑을 학습하여 게임, 자율주행 등에 사용됩니다.
6. 전이학습 (Transfer Learning): 한 작업에서 학습된 지식을 다른 작업에서 사용하는 방식으로, 학습 데이터가 적거나 유사한 작업에서 효율적인 학습을 가능케 합니다.
7. 생성모델 (Generative Model): 입력 데이터의 분포를 모델링하여 새로운 데이터를 생성하는 방식으로, 주로 이미지 생성, 자연어 생성 등에 사용됩니다.
8. 인과성 모델링 (Causal Modeling): 인과관계를 분석하고 모델링하여 인과성을 추론하는 방식으로, 의료, 사회과학 등에서 사용됩니다.
9. 강건성 학습 (Robust Learning): 학습 데이터에 노이즈나 적대적인 공격이 포함된 경우에도 잘 작동하는 모델을 학습하는 방식으로, 보안 분야에서 활용됩니다.
10. 협력적인 인공지능 (Cooperative AI): 인공지능 간의 협력과 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방식으로, 게임, 로봇, 자율주행 등에서 활용됩니다.

이상으로, 인공지능의 주요 종류와 간략한 설명을 제공해 드렸습니다.