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인공지능(AI)의 모든 것: 전문가 시스템부터 딥러닝까지 인공지능(AI)은 현대 기술의 중추적인 역할을 하며, 다양한 하위 기술들로 이루어져 있습니다. AI는 인간의 사고 과정과 유사하게 문제를 해결하는 기술로, 전문가 시스템, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등 여러 분야에서 그 성능을 발휘하고 있습니다. 이 글에서는 AI의 주요 하위 기술들을 이해하고, 이러한 기술들이 실생활에 어떻게 적용되고 있는지 탐구하겠습니다. 전문가 시스템: 인간 전문가의 지식을 모방한 AI1) 전문가 시스템의 정의와 구조: 지식 베이스와 추론 엔진전문가 시스템은 특정 분야의 전문가 지식을 컴퓨터 시스템에 구현한 AI 기술입니다. 이 시스템은 지식 베이스와 추론 엔진으로 구성되며, 다양한 문제를 자동으로 해결하는 능력을 갖추고 있습니다.지식 베이스: 전문가의 도메인 지식을 규칙으.. 2024. 10. 14.
AI와 머신러닝 비교: 차이점부터 실생활 활용까지 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 기술 혁명의 핵심입니다. 이 두 용어는 자주 함께 사용되지만, 실제로는 다른 의미를 가집니다. AI는 인간의 지능을 컴퓨터로 구현하는 큰 그림이라면, 머신러닝은 그 그림을 완성하는 데 사용되는 특별한 물감이라고 할 수 있습니다. 이 글에서는 AI와 머신러닝이 무엇인지, 어떻게 다른지, 그리고 우리 일상에 어떻게 사용되고 있는지 알아보겠습니다. AI(인공지능)의 정의와 범위: 인간 지능의 모방과 확장AI는 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 문제를 해결하도록 만드는 기술입니다. 이는 언어 이해, 시각 인식, 의사결정 등 다양한 능력을 포함합니다. 1) AI의 주요 특징: 추론, 학습, 인식, 언어 처리추론과 문제 해결: AI는 복잡한 문제를 풀 수 있습니다. 예를 들어, A.. 2024. 10. 13.
자연어 처리(NLP)의 개념: 텍스트 처리부터 토크나이제이션까지 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 인공지능의 한 분야입니다. NLP는 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역, 챗봇, 질문 답변 시스템 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. NLP의 기본 개념을 이해하는 것은 이러한 응용 분야를 개발하고 효과적으로 활용하는 데 필수적입니다. 하지만 언어는 매우 복잡하고 다층적이기 때문에, 컴퓨터가 이를 이해하도록 하는 데에는 많은 도전 과제가 따릅니다. 이 글에서는 NLP에서 필수적인 기본 개념인 텍스트 처리와 토크나이제이션(Tokenization)을 중심으로 자연어 처리가 어떻게 이루어지는지 설명하겠습니다. NLP의 기본 개념: 언어의 복잡성과 도전 과제1) 언어의 특성과 NLP의 어려움언.. 2024. 10. 13.
데이터 처리와 모델 구성: RNN과 LSTM을 활용한 시계열 예측 시계열 데이터는 시간에 따라 변하는 데이터를 말합니다. 주가 예측, 기상 예보, 음성 인식, 소비자 수요 예측 등 많은 실생활 문제에서 시계열 데이터가 중요한 역할을 합니다. 이 같은 데이터는 시간이 흐름에 따라 서로 연관된 패턴을 보이므로, 순차 데이터를 잘 처리할 수 있는 모델이 필요합니다. 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)과 장단기 메모리(LSTM, Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터를 효과적으로 다루는 대표적인 딥러닝 모델입니다. RNN은 시간의 흐름을 반영한 데이터 처리에 적합하지만, 긴 시퀀스 데이터를 처리할 때 장기 의존성 문제를 겪습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM이 개발되었으며, 중요한 정보는 오래 기억하고 불필요한 정보는 잊을 .. 2024. 10. 13.
CNN을 이용한 이미지 분류: 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)의 원리 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)은 이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식과 같은 시각적 데이터를 처리하는 데 매우 효과적인 딥러닝 모델입니다. CNN은 이미지의 공간적 구조를 활용해 자동으로 특징을 추출하며, 다른 신경망보다 훨씬 적은 전처리로도 복잡한 시각적 패턴을 학습할 수 있습니다. 이 글에서는 CNN이 어떻게 이미지 분류 문제를 해결하는지, 그리고 그 원리에 대해 자세히 알아보겠습니다. CNN이란 무엇인가?: 이미지 데이터를 처리하는 특화된 신경망CNN은 이미지와 같은 2D 데이터를 처리하는 데 최적화된 신경망 구조입니다. 전통적인 신경망은 이미지의 모든 픽셀 정보를 연결하여 학습하는 반면, CNN은 이미지의 공간적 구조(예: 선, 모서리, 패턴 등)를.. 2024. 10. 13.
전이 학습(Transfer Learning): 적은 데이터로 높은 성능 달성하기 전이 학습(Transfer Learning)은 머신러닝에서 이미 학습된 모델을 재활용해 새로운 문제를 해결하는 방법입니다. 전이 학습은 특히 데이터가 적거나 모델을 처음부터 학습시키기엔 시간이 많이 걸릴 때 유용합니다. 기본적으로 다른 작업에서 훈련된 모델을 기반으로 새로운 데이터를 학습시킴으로써 적은 데이터로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 전이 학습은 예를 들어, 대규모 이미지 데이터셋인 ImageNet에서 학습된 모델을 가져와 소규모 데이터셋에서 고양이와 개를 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면, 이미 학습된 모델의 지식을 활용해 처음부터 학습할 필요 없이 빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 전이 학습이란?: 기존 모델의 지식 재사용전이 학습은 이미 학습된 모델의 지식을 새로.. 2024. 10. 12.
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