ECC_Artificial Intelligence with Python

1 What is AI and why do we need to study it? 인공지능은 기계가 사람처럼 생각하고 행동하게 만드는 기술이다. AI는 기계가 스스로 주변 상황을 감지하고 추론하고 사고하고 행동할 뿐만 아니라, 이성을 갖도록 하는 것이 목표이다. /

1 What is the difference between supervised and unsupervised learning? 지도 학습은 레이블이 달린 데이터로 학습 모델을 만들다. 비지도 학습은 레이블이 달리지 않은 데이터로 학습 모델을 만든다. 2 What is

1 Building learning models with Ensemble Learning 1 앙상블 학습 하나의 모델만 사용할 때보다 더 좋은 결과를 낼 수 있도록 여러 가지 모델을 조합하는 방법 2 앙상블 모델이 효과적인 이유 학습 데이터의 편향성이나 오버피팅 등

What is unsupervised learning? 비지도 학습이란 레이블이 없는 학습 데이터로 머신 러닝 모델을 만드는 기법이다. 비지도 학습은 시장 세분화, 주식 시장 분석, 자연어 처리, 컴퓨터 비전을 비롯한 다양한 분야에서 활용된다. 비지도 학습 알고리즘은

1 Creating a training pipeline : 머신 러닝 시스템은 전처리기, 분류기, 특징 선택기 등 여러 세부 모듈로 구성되어 있다. 이러한 여러 모듈을 연결해 학습하는 프로세스를 학습 파이프라인이라고 한다. 2 Extracting the nearest

1 What is logic programming? : 논리형 프로그래밍이란 일종의 프로그래밍 패러다임이다. 컴퓨터 프로그램적 관점에서 프로그래밍 패러다임은 문제를 해결하기 위한 접근 방식을 말한다. 명령형: 문장을 통해 프로그램의 상태를 변경한다. 외부 효과가 발생

1 What is heuristic search? : 경험칙(휴리스틱)에 따라 명백히 잘못된 방안을 제거해 탐색 공간을 좁히는 것을 휴리스틱 탐색 이라고 한다. 2 Uninformed vs. informed search 무정보 검색: 경로를 선택할 때 사전에 주어진 정보나 규칙을 이용하지 않으며 모든 경로를 따져보고 적합한 것을 추려내 최적의 경로를 도출...

1 Understanding evolutionary and genetic algorithms : 유전 알고리즘은 진화 알고리즘의 일종이다. 진화 알고리즘이란 진화의 원리에 따라 문제를 푸는 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘이다. 1 무작위로 개체들을 선택한다. 2 적합도 함수를 통해 그 중에서 강한 것을 찾는다. 3 선택된 개체들을 재결합하고 변이하는 과정을...

Using search algorithms in games ; 미래를 예측해 최선의 선택지를 고르는 과정에는 검색 알고리즘이 활용된다. 검색 알고리즘은 여러 요소들을 고려해 가능한 경로 중 최선의 경로를 찾는다. 게임의 진행에 따라 발생 가능한 모든 상황을 트리로 표현한다면 게임은 트리를 검색하는 과정으로 볼 수 있다. 트리의 각 노드는 게임의 진행 방향에...

How to install relevant packages : 자연어 처리(NLP)는 검색 엔진, 대화식 인터페이스, 문서 처리처럼 인간의 언어를 이해하고 처리해줘야 하는 시스템에서 중요하고 광범위하게 사용되는 기술로 인간이 자유롭게 작성한 텍스트나 언어를 컴퓨터가 이해하도록 도와주는 것을 목표로 한다. 이를 위해 머신러닝을 통해 개발된 응용 프로그램들은 ...

Frame differencing : 프레임 차이 대조법이란 실시간 비디오 스트림에서 캡처한 연속된 프레임들의 차이점을 분석한 정보를 이용해 영상에서 움직이는 부분을 찾아내는 기법이다. Tracking objects using colorspaces : 프레임 차이 계산법은 간단한 기법으로 유용하긴 하나 노이즈에 매우 민감해 물체를 정확히 추적할 수 없다....

Introduction to artificial neural networks : 인공지능의 기본 전제 중 하나는 사람의 지능이 필요한 작업을 기계가 처리하게 만드는 것이다. 그렇다면 사람의 두뇌를 모델 삼아 기계로 만들면 된다고 생각할 수 있는데 이러한 발상의 결과물이 바로 인공 신경망이다. 인공 신경망은 데이터에 존재한느 패턴을 찾아서 의미 있는 정보를 ...

Understanding the premise : 학습은 인공지능에서 가장 기본적인 요소로 기계가 스스로 학습할 수 있도록 기계에게 학습 방법을 가르치는 것을 의미한다. 강화 학습은 주어진 상황에 대해 취할 행동을 보상으로 극대화하는 방향으로 결정하는 방법을 학습한다. 강화학습이 다른 학습과 뚜렷이 구분되는 대표적인 특징은 시행 착오 학습과 지연 보상이다....

What are Convolutional Neural Networks (CNNs)? : 신경망은 weight와 bias가 주어진 뉴런으로 구성된다. 신경망의 학습 효율은 이러한 가중치와 바이어스를 조율하는 방식으로 높일 수 있다.. 각가의 뉴런은 일련의 입력을 받아서 나름대로 처리한 후 하나의 값을 출력한다. 신명을 여러 계층으로 구성한 것을 심층 신경망 ...

https://www.blockchain.com/ko/charts/market-price?timespan=60days: 시계열 정보는 인덱스로 설정: 실습에서 사용할 시계열 예측 분석 방법은 ARIMA 분석 방법이다. ARIMA는 전통적인 시계열 예측 방법으로

실습 자료 링크 1 오목이란 : 오목은 19x19 크기의 바둑판 위에 돌을 놓아 가로, 세로, 대각선으로 연속된 다섯 개의 돌을 먼저 만드는 사람이 이기는 게임이다. 2 omok-ai 프로젝트 2.1 목표 : 알파고(AlphaGo)와 알파고 제로(AlphaGo Zero)의 방법론을 모방하여 오목 인공지능(AI)을 구현한다. 2.2 Train 단계 2....