https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/1207951_2284.html

과거 인공지능의 주류는 사람이 직접 모든 것을 설계하는 방식이었습니다. 엄밀히 말해 실제로는 기계의 지능이 아닙니다. 단지 사람의 지능을 기계에 집어넣은 것뿐입니다.

그후 머신러닝이 등장하며 점점 주목을 받기 시작했습니다. 물론 모델 자체는 사람이 작성하지만 학습의 주체는 기계입니다. 데이터를 통해 스스로 규칙을 발견하기 때문에, 비로소 기계의 지능이라고 부를 수 있습니다.

머신러닝에는 그 종류가 매우 다양합니다. 딥러닝 역시 머신러닝의 한 방법입니다. 이 글에서는 베이즈 분류기, 신경망, 디시전 트리, SVM, 부스팅, 랜덤 포레스트 등을 간략하게 설명하고 있습니다.