More examples of what machine learning can and cannot do

Self-driving car

• Can do: 센서를 통해 사물을 감지하고 다른 차가 어딨는지 파악할 수 있다.
• Cannot do: 사람이 뻗은 손 모양을 보고 이것이 stop, hitchhiker, bike turn left signal인지 구분할 수 없다.
  • 인간 의도를 파악하기는 쉽지 않다. 
  • 1. Data 획득의 어려움
  • 2. Need high accuaracy

 

X-ray diagnosis

• Can do: Diagnose pneumonia from 10,000 labeld images
• Cannot do: Diagnose pneumonia from 10 images of a medical textbook chapter explaining pneumonia

 

Strengths and weaknesses of machine learning

ML tends to work well when:

1. Learning a "simple" concept

2. There is lots of data available

 

ML tends to work poorly when:

1. Learning complex concepts from small amounts of data

2. It is aksed to perform on new types of data(사진의 각도만 바뀌어도 학습된 것을 이용하지 못하게 된다, 사람과 비교되는 단점)

 

 

 

 

출처: Coursera, AI For Everyone, DeepLearning.AI