인공지능(AI)이란? - 기초 개념 및 이론40 머신러닝 학습 방법과 몇 가지 개념 (2) 3. 학습 데이터세트와 검증 데이터세트 1) 학습 데이터세트와 학습 방법 머신러닝 모델의 학습 단계에서는 다양한 방법을 이용하여 학습 데이터세트에서 지식(knowledge)을 추출합니다. 이때 학습 데이터세트 이용방법의 차이에 따라 학습과정을 다음과 같이 분류할 수 있습니다. a) 배치학습(batch learning): 배치 학습(Batch Learning)은 모든 학습 데이터를 한 번에 가져와서 모델을 학습시키는 머신 러닝 방법입니다. 모델이 모든 데이터를 한 번에 볼 수 있기 때문에, 배치 학습은 대규모 데이터셋에서 매우 유용합니다. 학습의 순서는 아래와 같습니다. 1. 초기 모델 설정: 모델을 초기화하고, 초기 가중치를 설정합니다. 2. 모든 데이터 수신 및 전처리: 모든 학습 데이터를 가져와서 전.. 2023. 5. 14. 머신러닝 학습 방법과 몇 가지 개념 (1) 1. 머신러닝(Machine Learning)의 학습 방법 머신러닝에는 다양한 학습 방법(기술)이 있습니다. 대표적인 몇 가지 학습 방법과 개념을 아래 도표로 소개합니다. 구체적이고 깊이 있는 내용은 이후 개별적으로 보다 깊이 있게 공부해 보겠습니다. 머신러닝(Machine Learning)의 대표적인 학습 방법 방법의 명칭 개념 설명 K-인접기법 분류 지식의 학습 방법. 특정 공간에 배치된 데이터세트를 분류하기 위한 지식으로 이용한다. 주어진 표본에서 거리가 가까운 순으로 k개의 데이터세트를 조사해서 다수를 차지하는 데이터세트가 속하는 클래스를 분류 결과의 클래스로 삼는다. 결정트리 두 갈래로 나뉜 나무 구조에 따라 특정 분류 순서를 기술한 데이터 구조. 복수의 특징을 통해 성질이나 분류를 결정할 수 .. 2023. 5. 13. 머신러닝 (Machine Learning) 학습(learning)은 인간이나 생물에게서 나타나는 지적 활동 중 핵심적인 활동이고 특징이라고 할 수 있습니다. 인공지능(AI)에서 컴퓨터를 이용한 학습, 머신러닝(Machine Learning; ML)의 원리와 다양한 방법을 알아보려 합니다. 1. 머신러닝의 학습이란? 생물에게 학습(learning)이란 과거의 경험이나 지식에 의해 보다 나은 방법으로 환경에 적응하는 수단입니다. 인간에게도 학습은 매우 중요한 일이며, 우리도 여러 가지 교육과 경험을 통해 학습하고 있습니다. 학교에서 오랫동안 교육을 받을 뿐 아니라, 사람들과의 인간관계에서도 경험을 통해 많은 것을 학습합니다. 즉, 교육을 통해 과거의 지식을 전수받거나, 인간관계에서 대화와 실패의 경험을 통해서 더 나은 방법으로 사회의 구성원들과 상호.. 2023. 5. 11. 인공지능(AI)에 적합한 프로그래밍 언어 인공지능은 소프트웨어 기술이기 때문에 인공지능 시스템에는 프로그래밍 언어가 필요합니다. 여기서는 인공지능에 많이 사용되는 대표적인 몇 가지 프로그래밍 언어에 대해 알아보겠습니다. 1. LISP 인공지능 연구에서 많이 사용되는 언어 중 가장 역사가 깊은 언어가 LISP입니다. LISP는 1958년 존 맥카시(John McCathy)가 설계한 것으로 원래는 계산과학에 관한 이론을 기술하기 위해 고안된 언어였는데, 나중에 컴퓨터의 인터프리터(Interpreter: 사람이 작성한 프로그램을 순차적으로 해석해 기계어로 번역하면서 실행하는 프로그램)로 구현되었습니다. 이름은 LIst Processor이며 리스트 처리 기계에서 유래하였습니다. LISP의 특징은 기호처리가 쉽다는 점입니다. LISP와 비슷한 시기에 개.. 2023. 5. 10. 인공지능(AI) 연구의 분야 별 발전 과정 (3) 2023.05.08 - [분류 전체 보기] - 인공지능(AI) 연구의 분야 별 발전 과정 (2) 7. [2010년~] 딥러닝의 발견, 빅데이터 시대의 도래 1) 딥러닝이 이미지 인식분야에 혁신 이미지 인식, 즉 영상에 무엇이 찍혀 있는지를 판단하는 기술은 이미지 처리에 중요한 과제로 오래전부터 연구되어 왔습니다. 20세기에는 다양한 방법이 제안되어 표준 벤치마크 문제에 대한 인식의 정확도도 점점 향상되고 있었습니다. 세계적으로 이미지 인식 기술의 중요한 축을 형성하는 이미지 넷 대용량 영상 인식 대회(ILSVRC; Large Scale Visual Recognition Challenge)라는 세계 대회가 있습니다. ILSVRC에서 특정 이미지 데이터세트에 포함된 이미지가 무엇인지를 분류하는 과제에서 우승.. 2023. 5. 9. 인공지능(AI) 연구의 분야 별 발전 과정 (2) 2023.05.07 - [인공지능(AI; Artificial Intelligence)] - 인공지능(AI) 연구의 분야 별 발전 과정 (1) 5. [1960년~] 퍼셉트론과 오차역전파법 1) 인공 신경망(Artificial Neural Network) 인공 신경망(Artificial Neural Network)은 생물의 신경세포가 구성하는 회로망을 모델로 해서 수학적으로 모방한 계산 기구입니다. 신경세포를 모방한 구성 요소인 인공 뉴런(Artificial Neuron)이 복수 결합해서 신경망을 형성합니다. 인공 신경망의 개념을 처음 제창한 사람은 워렌 매컬로치(Warren McCulloch)와 월터 피츠(Walter Pitts)입니다. 이들은 1943년 논문에서 인공 뉴런의 수학적 모델을 발표하였습니다... 2023. 5. 8. 인공지능(AI) 연구의 분야 별 발전 과정 (1) 지금부터는 인공지능(AI)의 발단과 발전되어 온 과정을 분야별, 역사적인 시간대 별로 살펴보고자 합니다. 1. [1940년~] 컴퓨터 과학의 시작 1) 존 폰 노이만과 셀룰러 오토마타(Cellular Automata) 앞서 살펴본 것처럼 인공지능(AI)은 컴퓨터과학에 속하는 소프트웨어 기술이기 때문에 1949년 현재 컴퓨터의 원조로 불리는 EDSAC이 가동된 이후 인공지능의 역사도 시작됩니다. 이 컴퓨터 개발에 참여한 많은 사람들 중 컴퓨터 아키텍처의 명칭인 '폰 노이만 구조'로 명성을 남긴 존 폰 노이만(John von Newmann)은 컴퓨터 개발에 큰 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 셀룰러 오토마타(Cellular Automata) 개념을 제창하여 인공지능과 인공생명 연구에 큰 영향을 미쳤습니다. 셀룰러.. 2023. 5. 7. 우리 생활 및 산업에 인공지능(AI) 기술 활용 사례 오늘은 우리 주변에서 흔히 접할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 활용한 사례들과 기반이 되는 기술들을 간략하게 정리해 보겠습니다. 1. 생활 속 인공지능 기술 응용 사례 1) 스마트폰 음성응답 시트템 전형적인 사례가 애플의 시리(Siri)와 같은 스마트폰 음성응답 시스템입니다. 스마트폰 음성응답 시스템은 자연어로 음성을 입력하면 키워드에 따라 정보를 검색하거나 스마트폰을 조작합니다. 또한 검색 결과나 조작의 결과를 문자나 음성의 형태로 사용자에게 응답합니다. 이러한 처리를 구현하려면 한국어나 영어와 같은 자연어로 입력된 음성을 단어로 인식하는 음성인식(Speech Recognition) 기술과 주어진 지시의 의미를 해석하는 자연어처리 기술이 사용됩니다. 또한 음성으로 응답할 때는 음성합성(Speech S.. 2023. 5. 6. 인공지능(AI)란 무엇인가? (2편) 인공지능이란 무엇인가? (ChatGPT의 답변 중 일부) 인공지능(artificial intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터가 사고하고 학습하며, 문제를 해결하고 결정을 내리는 능력을 말합니다. 인공지능은 기계 학습(machine learning), 자연어 처리(natural language processing), 컴퓨터 비전(computer vision) 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 3. 인공지능(AI)의 다양한 영역 인공지능(AI)의 연구가 활발해지면서 다양한 영역을 구성하게 되었습니다. 머신러닝, 딥러닝, 진화연산, 자연어처리 등 몇 가지 중요한 분야를 간략하게 소개합니다. 분야별로 보다 심도 있는 공부는 다음에 차례로 공부하고 소개하도록 하겠습니다. 1) 머신러.. 2023. 5. 3. 인공지능(AI)이란 무엇인가? (1편) 인공지능(AI)은 기본적으로 컴퓨터에서 음성 및 작성된 언어를 보고 이해하고 번역하고 데이터를 분석하고 추천하는 기능 등 인간의 지성이 필요하거나 대량의 데이터를 처리하는 방식을 포함한 다양한 기능을 수행할 수 있는 일련의 소프트웨어 기술입니다. 이런 기능을 구현하기 위하여 AI는 컴퓨터 공학, 데이터분석 및 통계, 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링, 언어학, 신경과학은 물론 철학과 심리학 등 여러 학문과 광범위하게 연결되어 있습니다. 1. 인공지능(AI)의 유래와 학문으로서의 위치 인공지능(Artificial Intelligence: AI)이라는 용어는 1956년 미국 Dartmouth College에서 열린 인공지능을 주제로 한 학술회의에서 John McCarthy라는 학자가 처음으로 사용했다고 전해.. 2023. 5. 2. 이전 1 2 3 4 다음 728x90
