1.이미지 분석

사진이나 동영상 등 픽셀단위로 수치화 가능한 데이터를 토대로 물체를 인식하고 그것을 분류하거나, 혹은 다른 상위 모델에 값을 넘기는 식의 알고리즘이 많다

주로 신경망을 통해 대규모로 학습하는 경우가 많고, CNN과 같은 특성 추출 신경망 알고리즘에서 Les-net같은 잔차 기반 신경망 알고리즘까지, 지금으로선 가장 핫한 영역임

주로 적용되는 분야는 산업공정에서 불량품 골라내는 경우들이 많음.

2. 자연어 분석

사람이 입력하는 문장을 토대로 문장의 의미를 식별하고, 의미에 따라 적절한 응대를 하는 방법을 연구하는 분야임. 시리나 빅스비같은 인공지능비서, 혹은 요즘 왠만한 은행 사이트가면 하나씩은 다 달려있는 챗봇, 그리고 갓파고나 구글 번역기같은 언어 번역 서비스가 자연어 분석 기반으로 나옴

일단 주된 알고리즘은, 문장 자체를 시계열 데이터로 간주하고 이 "시계열"들의 시간적 패턴을 파악하는 신경망 알고리즘들이 주로 쓰임. RNN이나 LSTM, GRU등이고, 이 기본 알고리즘에 더해 다양한 모델을 혼합하는 Attention-mechanism, BERT같은 모델들이 업계를 제패중임

3. 그 외엔 지금 당장은 손해지만 결과적으론 큰 이득을 보는 경로를 학습하는 강화학습(알파고),

등치려는 사기꾼 신경망과 그 사기를 간파해야하는 경찰 신경망을 서로 경쟁시켜 가짜 신호엔 속지 않고 진짜에만 반응하는 적대적 신경망(GAN)등이 핫함

4. 그리고, 여기서 언급한것 대부분이 구글에서 만든것. 구글 찬양해