요약

• 인공지능의 역사
  • 1980년대 역전파 알고리즘의 제안과 중흥기
  • 2000년대 두 번째 빙하기
  • 2010년대 초반 음성인식과 컴퓨터비전에서 큰 성과
  • 2017년 트랜스포머의 등장
  • 2020년 GPT-3의 등장
• 인공지능이 빠르게 발전한 계기
  • 하드웨어의 발달
  • 인터넷의 발달로 인한 데이터 축적
  • 열린 문화 (e.g. Github, Arxiv)
    • 부작용: 동료 검토 부재로 인한 정보의 홍수
• 인공지능 모델이란
  • 인공지능 모델은 $y=f(x)$ 형태의 함수이다.
  • 일반화란 보지 못한 데이터에 대해서 좋은 예측을 수행하는 것
  • 좋은 인공지능 모델은 일반화를 잘 수행하는 모델
• 인공지능 프로젝트를 수행하는 순서
  • 문제 정의 -> 데이터 수집 -> 데이터 전처리 및 분석 -> 알고리즘 적용 -> 평가 -> 배포

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