“인공지능은 함수고 그 함수는 데이터를 기반으로 만들어내고, 그 데이터가 늘어날수록 인공지능이 정교해진다." 김승일 모두의연구소 소장은 데브멘토의 딥러닝 입문교육 과정에서 딥러닝이 어려운 부분이기는 하지만, 일정 수준의 수학 지식이 있다고 하나면 도전해볼만한 분야라고 소개했다.

김승일 소장은 머신러닝의 3가지 타입에 대해 설명했다. 수퍼바이즈드(supervised) 러닝, 언수퍼바이즈드(unsupervised) 러닝, 리인포스먼트(Reinforcemnet) 러닝 등이 이에 해당한다. 먼저 수퍼바이즈드(supervised) 러닝은 함수를 만들어내는데 정답을 알려주고 가는 것으로, 문제풀이가 비교적 쉽다는 특징이 있다. 알고리즘을 짤 때도 문제가 쉬워진다는 것이다.

이에 비해 언수퍼바이즈드(unsupervised) 러닝은 기본적으로 문제풀이가 어렵다. 입력은 주어지는데 출력값을 주지 않는다. 알아서 하라는 것으로 방정식은 1개인데 미지수는 2개인 셈이다. 이것만으로는 풀수 없기 때문에 조건이 들어가야 한다. 좋은 조건이 주어지거나 잘 찍는 수 밖에 없다는 것이 김승일 소장의 의견이다. 언수퍼바이즈드 러닝은 부정 방정식을 기반으로 하고 있다.
리인포스먼트(Reinforcemnet) 러닝은 정답이 아닌 보상(reward)을 주는 방식이다.

김승일 소장은 “수퍼바이즈드 러닝의 경우는 수준도 상당히 올라와 있고 쉬운 반면에 언수퍼바이즈드 러닝은 어려운데다 아직 풀어야 할 숙제가 많다”고 말했다.