💬 인공지능과 알고리즘

1. 인공지능

1956년 다트머스 대학교에서 열린 컨퍼런스에서 10명의 과학자 그룹이 인공지능 분야를 확립하며, '인공지능'이라는 용어를 최초로 알렸다.

1-1. 머신러닝

머신러닝은 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야
분류와 군집화를 통하여 기능을 수행한다.

• 지도 학습 : 훈련 데이터로부터 예측하고자 하는 값을 추측
• 자율 학습 : 사람 없이 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습
• 강화 학습 : 주어진 환경에서 에이전트가 현재의 상황을 인식하여 행동을 취하고, 이에 따른 보상을 양, 음으로 받는다.

1-2. 인공 신경망

시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜 문제 해결 능력을 가지는 알고리즘

1-3. 딥러닝

다양한 종류의 인공 신경망을 '복합적으로', '아주 깊게' 쌓는 것
사람의 사고 방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계 학습의 한 분야

인공지능에 관련된 알고리즘 중에서 가장 일반적이고 널리 사용되는 것은 패턴인식이다

2. 패턴 인식

2-1. 패턴인식

인공지능에서 선행되어야 하는 것 : 주어진 데이터에 대한 패턴을 인식하기

• 사용 예

  • 고속도로 요금소에서 차량 번호판 인식하기
  • 복잡한 검사 결과로부터 환자 진단하기
  • 휴대전화에서 키보드를 입력할 때 철자를 자동 수정하기
  • 포털에서 특정 사용자에게 보여 줄 광고 결정하기

• 사용되는 알고리즘
  - 인접 이웃 분류자 알고리즘
  - 의사 결정 나무 알고리즘
  - 인공 신경망 알고리즘

2-2. 인접 이웃 분류자 알고리즘

• 사람이 손으로 쓴 글씨나 자동차 번호판에 있는 순자와 문자를 인식하는 알고리즘
• 정확도는 평균 97%된다.

  • 원리
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  1. 특정 숫자나 문자의 여러 모양을 각각 픽셀 단위로 저장
     이때, 다양한 모양으로 많이 저장할 수록 정확도가 높아진다.
     
     
  2. 특정 숫자나 문자를 입력 받는다
     
     
  3. 입력 받는 숫자의 각 픽셀과 저장된 데이터를 하나 선정하여 픽셀 단위로 비교한다.
     
     
  4. 비교한 결과가 같으면 흰색, 다르면 검은색으로 각 픽셀을 설정
     
     
  5. 최종적으로 동일한 것(흰색)이 94%가 되면 맞는 숫자라 판단하고, 동일한 것이 70%이하이면 입력받는 숫자와 일치하지 않는다고 판단한다.

2-3. k인접 이웃 분류 알고리즘

• 선거에서 특정 유권자가 어디에 투표할 것인지 분석.
  & 다양한 마케팅 분석에서도 자주 활용