인공지능 2

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..

머신러닝과 빅데이터: 방대한 데이터의 처리와 분석

머신러닝(Machine Learning)은 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. 또한 최근 빅데이터(Big Data)와 컴퓨팅 파워의 발전으로, 머신러닝은 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 이 글에서는 AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이와, 머신러닝과 빅데이터의 결합이 데이터 분석에서 어떻게 새로운 패러다임을 제공하는지 살펴보겠습니다. 빅데이터란 무엇인가: 방대한 데이터의 처리와 분석빅데이터(Big Data)는 전통적인 데이터 처리 기술로는 다루기 어려운 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 다음 세 가지..