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페드로 도밍고스 워싱턴대 컴퓨터과학과 교수는 ‘마스터 알고리즘’에서 머신러닝을 다음 5가지로 분류했다. 다수의 인문/사회 전공자들은 인공지능의 기반이 되는 머신러닝 알고리즘이 헵의 규칙, 즉 신경세포의 연결 모델에서 고안된 것이라고 착각한다. 도밍고스 교수는 이러한 짧은 이해와 오해를 불식시키려는 듯 머신러닝 알고리즘의 아래와 같이 나눠 설명했다.

  • 기호주의와 머신러닝 : 의사결정트리(Dicision Tree) 알고리즘
  • 연결주의(뉴런 연결)와 머신러닝 : Deep Neural Network 등
  • 진화주의와 머신러닝 : 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)
  • 베이즈주의와 머신러닝 : 나이브 베이지안 분류기(Naive Bayesian classification)
  • 유추주의와 머신러닝 : kNN(k-Nearest Neighbors), SVM 알고리즘

지금이야 제프리 힌튼의 손으로 부활한 연결주의 모델이 가장 선호되고 있다지만, 앞으론 또 어떻게 변화할지 모른다고 강조한다.

(* 계속 이어집니다.)