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AI 알고리즘의 유형: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 인공지능(AI)의 성공은 주로 데이터를 처리하고 학습하는 방식에 의해 결정됩니다. AI가 어떻게 학습하고 결정을 내리는지 이해하려면, AI 알고리즘의 유형을 파악하는 것이 중요합니다. 특히, AI는 데이터를 학습하는 방식에 따라 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)이라는 세 가지 주요 방법으로 나뉩니다. 각각의 학습 방식은 특정 문제를 해결하는 데 적합하며, 서로 다른 특징과 응용 사례를 가지고 있습니다. 이번 글에서는 이 세 가지 AI 학습 유형인 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 대해 작동 원리와 활용 방식을 구체적으로 살펴보겠습니다.  1. 지도학습: 라벨이 있는 데이터를 기반으로 한.. 2025. 1. 24.
딥러닝의 정의 및 작동원리, 응용분야 현대 인공지능(AI)의 혁신은 "딥러닝(Deep Learning)"이라는 기술에 크게 의존하고 있습니다. 딥러닝은 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어, 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 복잡한 문제를 해결하는 능력을 제공합니다. 음성 인식, 이미지 분류, 자율주행 기술 등 우리가 일상에서 접하는 많은 AI 기술의 근본에는 딥러닝이 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 딥러닝의 정의와 작동 원리를 간단히 살펴보고, 이 기술이 AI 발전에 어떤 역할을 하고 있는지 이해해 보겠습니다.  1. 딥러닝의 정의: 인간의 뇌를 모방하다딥러닝은 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 바탕으로 데이터를 학습하는 AI 기술입니다. "Deep(깊은)"이라는 단어는 신경망 내.. 2025. 1. 24.
인공지능의 데이터 입력 및 학습과정, 추론과정 분석 인공지능(AI)은 우리 일상에 깊숙이 자리 잡고 있지만, 그 작동 방식은 여전히 많은 사람에게 복잡하고 난해하게 느껴집니다. AI는 데이터를 바탕으로 학습하고, 학습한 내용을 활용해 새로운 문제를 해결하는 과정을 통해 작동합니다. 특히, AI의 본질은 단순히 프로그래밍된 지침을 수행하는 것이 아니라, 데이터를 기반으로 스스로 패턴을 발견하고 학습을 통해 점점 더 똑똑해진다는 점에 있습니다. 이번 글에서는 인공지능의 데이터 입력, 학습 과정, 그리고 추론과 피드백이라는 세 가지 주요 과정을 중심으로 AI의 기본 원리를 구체적으로 살펴보겠습니다.  1. 데이터 입력과 전처리: AI의 첫 단계AI의 시작은 방대한 데이터에서 출발합니다. 데이터는 AI의 학습 과정에서 패턴을 발견하고 규칙을 이해하는 데 필수적입.. 2025. 1. 24.
AI와 머신러닝의 개념, 머신러닝 및 AI의 범위 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)은 현대 기술의 중심에 있는 용어로, 종종 같은 의미로 혼용됩니다. 하지만 AI와 머신러닝은 엄연히 다른 개념이며, 서로 밀접하게 연결되어 있지만 각각의 역할과 특징이 다릅니다. AI는 기계가 인간처럼 사고하고 행동할 수 있는 능력을 목표로 하는 포괄적인 개념이고, 머신러닝은 그 목표를 달성하기 위한 방법 중 하나입니다. 이번 글에서는 AI와 머신러닝의 개념을 명확히 정의하고, 머신러닝의 범위와 종류 및 역할, AI의 범위에 대해 자세히 살펴보겠습니다.   1. AI와 머신러닝 개념의 차이먼저 AI는 “인공지능”이라는 이름 그대로, 인간의 지능을 모방하려는 모든 기술과 개념을 포괄합니다. 이 기술은 사람이 수행하는 다양한 작업을 자동화하거나, 인간.. 2025. 1. 24.