머신러닝, 딥러닝의 본질 - 1

공부 중인 부분이라 단편적인 시야일 수 있음.

1. 데이터를 기반으로
2. 적절한 가설(모델)을 선택하고
3. 가설에 따라 정확도가 높은 예측 가능한 수식, 논리식을 추출
4. 테스트 데이터로 정합성 확인

위 순서에 의해 가설을 검증하는 통계학 정도

cf) 아직까지 가설의 선택은 사람이 해줘야한다. 스스로 어떤 가설이 맞을지에 대한 판단은 컴퓨터가 할 수 없는 것 같다.
그래서 아직까지 AI 는 한두가지 업무를 배워서 최적화된 루틴, 방법들을 고안하고 추출할 수 있지만, 사람처럼 능동적으로 판단하고 선택하는 사고를 하지는 못하는 것 같다.