SMALL 정리/실무가 훤히 보이는 머신러닝&딥러닝9 3장_머신러닝의 이해와 지도학습을 이용한 분류 머신러닝 → 인공지능이 스스로 똑똑해질 수 있게 만드는 기술 → 데이터를 통해 컴퓨터가 '학습'을 하고 자동으로 문제를 해결 → 데이터에서 일정한 규칙을 찾아내고, 이를 바탕으로 다른 데이터를 분류하거나 미래를 예측 1. 머신러닝의 유형 머신러닝의 대표적인 세 가지 유형 지도학습 : 훈련 데이터에 정답(Label)이 있어 주어진 정답에 맞게 특징이 학습되기를 기대하는 경우에 사용 비지도학습 : 훈련 데이터에 정답이 없고 주어진 특징 내에서 분류간 서로 구분이 잘 되도록 원하는 경우에 사용 강화학습 : 학습(혹은 수집)되는 데이터에 정답은 없으나 동작하거나 반응하는 결과에 상과 벌을 주어서 스스로 진화할 수 있는 경우에 사용 아래의 그림은 머신러닝의 기술 유형을 나타낸다. * 이 책에서는 강화학습을 제외하.. 2023. 2. 21. 2장_인공지능을 적용하기 위한 방법 인공지능 기술을 사용하기 위해서는 인공지능 서비스를 위해 사용 가능한 도구와 어떤 기술들이 있는지 부터 먼저 이해해야 함. 2장에서는.. - 인공지능 기술을 개발할 때 많이 활용되는 개발 언어 - 머신러닝이나 딥러닝 적용을 위해 사용되는 대표적인 오픈소스 소프트웨어 - 쉽게 개발하고 활용할 수 있는 클라우드 기반 서비스 에 대하여 알아봄 2.1 인공지능 적용 기술의 분류 플랫폼(Platform) 데이터 수집, 저장 및 데이터 분석까지 포함하는 기반 환경 인공지능의 머신러닝 및 딥러닝 기술 포함 도구, 프레임워크 등 이후 분류들을 모두 포괄하는 가장 큰 구조로 통상적으로 분산 환경을 지원 도구(Tools) 인공지능 프로그램을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 개발 도구 서비스 운영 및 개발 환경을 구성하기 .. 2023. 2. 6. 1장_인공지능이란 무엇인가 인공지능 기술은 1950년대 최초로 학문으로서 연구가 시작 오픈소스로 공개되기 시작한 이후에는 인공지능 기술을 활용한 소프트웨어도 매우 다양해짐 구글, 페이스북, 트위터와 같은 IT 서비스 기업을 중심으로 인공지능 기술의 오픈소스화도 증가하는 추세 1.1 인공지능 기술의 태동과 발전 [인공지능의 역사] 1956년 : 미국에서 열린 다트머스 컨퍼런스에 모인 여러 연구자들에 의해 인공지능이라는 용어가 처음 등장 → 인간의 뇌와 똑같은 것을 컴퓨터로 실현해 보자는 의도 1957년 : 단순한 신경망 모델인 퍼셉트론 개발 1959년 : 아서 사무엘은 '컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야'를 일컬어 머신러닝이라고 정의 1970년대~1990년대 : 인공지능.. 2023. 2. 2. 이전 1 2 다음 LIST
