AI 인사이트 | 머신러닝의 실제 응용

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..

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..