AI 인사이트 | 머신러닝의 실제 응용

우리는 매일 주변 환경과 상호작용하며 스스로 배우는 경험을 합니다. "이 길로 가면 더 빨리 도착할까?", "이번 게임에서 어떤 전략을 써야 이길 수 있을까?"와 같은 상황에서 우리는 행동을 선택하고 그 결과로 피드백을 받습니다. 강화 학습은 이런 경험을 통해 최적의 결정을 내리는 인간의 학습 과정을 모방한 머신러닝 기법입니다. 이 글에서는 강화 학습의 기본 개념을 시작으로, 이를 수학적으로 모델링하는 마르코프 결정 프로세스(MDP)와 대표적인 알고리즘인 Q-러닝까지 살펴보겠습니다. 일상적인 예시를 통해 복잡한 개념을 쉽게 풀어가며, 강화 학습이 어떻게 작동하고 어떤 상황에서 유용한지 이해할 수 있도록 설명하겠습니다. 강화 학습의 원리: 에이전트와 환경의 상호작용강화 학습(Reinforcement Lea..

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..

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 통해 컴퓨터가 학습하고 스스로 문제를 해결하는 기술입니다. 이는 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 주어진 데이터를 분석하고, 패턴을 발견하며, 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내리는 능력에 중점을 둡니다. 최근 빅데이터와 컴퓨팅 파워의 발전으로 머신러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이 글에서는 주요 머신러닝 알고리즘의 종류와 그 응용 분야에 대해 살펴보겠습니다. 머신러닝의 기본 유형: 학습 방식에 따른 분류머신러닝은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화학습(Reinforcement Learning)으로 나눌 수 있습니다. 각 유형은 문제의 특성과 데이..