AI 중심세상

인공지능(AI)은 사람이 일상적으로 수행하는 기능을 컴퓨터나 소프트웨어가 흉내 내도록 만든 기술로, 인지, 이해, 추론, 학습과 같은 사고 능력을 모방할 수 있도록 고안된 것이다. 인공지능의 주요 목표는 인간의 지능적 원리를 이해하고, 이를 컴퓨터에 적용하여 현실 문제

생성형 AI(Generative AI)이란? 주어진 데이터나 지식을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하거나 출력하는 시스템을 개발하는 기술이다. 생성형 AI는 다양한 형태의 콘텐츠를 생성한다. 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 생성할 수 있으며,

AI와 머신러닝, 딥러닝은 부분집합 관계이다. AI는 인간의 할 일을 대체하는 모든 자동화에 해당하는 개념이다. 머신러닝은 규칙을 명시하지 않아도, 기계가 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측/판단하는 것이다. 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 하여 인간같은 사고체계를 갖는다

머신러닝의 학습 방식 구조도

지도학습(Supervised Learning)은 말 그대로 라벨링된 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 방식이다. 정답이 포함된 여러 개의 데이터를 통해 학습한 모델은, 이후 새로운 데이터가 주어졌을 때 결과를 예측하거나 분석할 수 있다

정답(라벨)을 알려주지 않고 학습시키는 방법으로,컴퓨터가 라벨이 없는 데이터를 바탕으로 스스로 구조나 패턴을 찾아내고,데이터의 고유한 특성을 기준으로 그룹(군집)으로 분류하는 방식이다.

강화학습이란 에이전트가 경험을 통해 기대하는 보상이 최대가 되도록 하는상황별로 취할 행동을 결정하는 것을 말한다.

생물학적 신경망을 모방한 수학적 모델로 신경망(Neural Network) 이라고도 하며, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있으며, 각 층은 뉴런(neuron)이라고 불리는 단위로 구성.