반응형 AI29 퍼셉트론(Perceptron)의 정의와 단층,다층 퍼셉트론 1. 개요 인공 신경망은 현대 머신 러닝 분야에서 가장 핫한 주제 중 하나입니다. 특히 딥 러닝은 최근에 인공 신경망을 더욱 복잡하게 쌓아 올린 방법으로, 다른 머신 러닝 기법들을 뛰어넘는 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이에 따라 딥러닝과 전통적인 머신 러닝을 구분하고 이해하는 중요성이 강조되고 있습니다. 이를 위해서는 먼저 초기의 인공 신경망인 퍼셉트론에 대해 이해할 필요가 있습니다. 2. 퍼셉트론 퍼셉트론은 1957년에 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 제안된 간단한 인공 신경망 모델입니다. 이 모델은 사람의 뇌의 동작 원리에서 영감을 받아 만들어졌습니다. 퍼셉트론은 입력과 가중치를 곱한 값을 모두 합한 후, 활성화 함수를 통과시켜 결과를 출력합니다. 이 결과는 다음 레이어.. 2023. 6. 11. 머신러닝 vs 딥러닝 이해하기 쉬운 차이점 인공지능 분야에서 주목받고 있는 머신러닝과 딥러닝은 혼동되기 쉬운 개념입니다. 이번 블로그에서는 머신러닝과 딥러닝의 핵심적인 차이점을 전문적인 관점에서 자세히 알아보고, 각각의 특징과 응용 분야에 대해 살펴보겠습니다. 1. 머신러닝 머신러닝은 기계에게 데이터를 학습시키고 패턴과 통계적 규칙을 이용하여 예측, 분류, 판단 등의 작업을 수행하는 방법론입니다. 데이터 기반의 모델 학습을 통해 문제를 해결하는 것으로, 사람이 명시적으로 프로그래밍하지 않고 기계 스스로가 학습하고 예측합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 학습 알고리즘을 사용하며, 분류, 회귀, 군집화, 차원 축소 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 머신러닝은 상대적으로 작은 데이터셋에서도 잘 동작하며, 학습한 결과를 해석하.. 2023. 6. 10. 인공신경망의 개념과 구조 인공신경망: 현대 기술의 코어 소개 인공지능은 현대 사회에서 중요한 역할을 맡고 있으며, 인공신경망은 이를 구현하는 핵심 기술 중 하나입니다. 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 방식에서 영감을 받은 수학적 모델로, 컴퓨터 시스템 내에서 학습하고 패턴을 인식하는 능력을 갖추고 있습니다. 이번 블로그에서는 인공신경망의 개념, 구조, 작동 원리, 그리고 현대 기술에서의 응용에 대해 간단히 알아보겠습니다. 1. 인공신경망의 개념 1.1 뉴런과 신경망 인공신경망은 뉴런과 그들의 연결로 구성됩니다. 생물학적 뉴런은 신경세포로, 다른 뉴런들과 연결되어 전기 신호를 전달하고 처리합니다. 인공신경망은 이러한 생물학적 뉴런의 동작을 수학적으로 모델링한 것입니다. 각 뉴런은 입력값을 받아 가중치와 활성화 함수를 통해 출력값.. 2023. 6. 10. AI 발전에 따른 윤리와 규제 문제 1. 윤리적 기준을 알고리즘화 인공지능과 로봇의 발전은 인간 행동을 대체하는 업무에서 점점 더 중요한 역할을 맡고 있습니다. 인공지능 기술의 진보로 인해 자율적인 판단이 가능해지고, 최근에는 인공지능 설계 과정에서 윤리적 기준을 알고리즘 화하는 소프트웨어 방법이 개발되어 인간 통제 없이도 인공지능의 자율적인 윤리적 행동이 가능하다는 연구가 발표되었습니다. 2. 인공지능의 영향 : 윤리적,법적,사회적 이러한 인공지능의 발전은 윤리적, 법적, 사회적 영향에도 영향을 미치고 있습니다. 예상되는 바로는 인공지능 알고리즘이 탑재된 로봇이 인간의 가치판단과 의사결정 수준까지 가능해지므로, 기존의 인간 중심 규범 체계에 근본적인 변화가 필요하게 될 것입니다. 인공지능의 판단 판단 내용 예시 인공지능의 판단 능력 기술.. 2023. 6. 7. 인공지능의 유형과 수준(레벨)에 따른 분류 1. 인공지능의 유형 구분 약한 인공지능 강한 인공지능 인간의 사고 합리적으로 생각하는 시스템 - 정신적 능력을 갖춘 시스템 - 사고의 법칙 접근 방식 인간처럼 생각하는 시스템 - 사고 및 의사결정을 내리는 시스템 - 인지 모델링 접근방식 인간의 행동 합리적으로 행동하는 시스템 - 지능적 행동을 하는 에이전트 시스템 인간처럼 행동하는 시스템 - 어떤 행동을 기계가 따라하는 시스템 1.1. 약 인공지능 (Weak AI) 약 인공지능은 특정한 작업이나 분야에서 탁월한 성과를 보이는 인공지능을 의미합니다. 약 인공지능은 한정된 영역에서 작업을 수행하며, 사람의 도움이나 명시적인 지시를 필요로 합니다. 예를 들어, 알파고는 바둑에서 우수한 실력을 보이지만, 다른 분야에서는 처음부터 학습을 해야 합니다. 암 진단.. 2023. 6. 6. 인공지능(AI)로 인한 사회적영향 및 일자리 변화 1. 인공지능(AI)으로 인한 사회적 영향 1.1. 경제적 영향 AI 기술은 경제에 혁신적인 영향을 미치고 있습니다. 자동화와 효율성의 향상으로 생산성이 증가하고, 비용 절감과 수익 증대에 기여합니다. 또한, 새로운 비즈니스 모델과 서비스가 등장하여 새로운 시장을 창출하고 경제 성장을 이끌어냅니다. 1.2. 사회적 영향 AI는 사회 전반에 다양한 영향을 미칩니다. 일자리 변화는 불가피한 현실이지만, 동시에 새로운 직업과 기회가 등장합니다. 사회 불평등과 공정성 문제를 야기할 수 있으므로, 이를 해결하기 위해 정책과 조치가 필요합니다. 1.3. 윤리적 영향 AI의 발전은 윤리적인 문제와 도전을 일으킵니다. 예를 들어, 개인정보 보호, 알고리즘 편향성, 자율 주행 차량의 윤리적 결정 등이 이에 해당합니다. .. 2023. 6. 6. AI의 장점 인공지능(AI)은 현대 사회에서 많은 장점을 제공하는 혁신적인 기술입니다. AI는 데이터 처리, 패턴 인식, 자율 학습 등의 기능을 통해 다양한 분야에서 혜택을 제공합니다. 이에 따라 AI의 주요 장점은 다음과 같습니다. 1. 빠른 데이터 분석과 의사 결정 지원 AI는 많은 양의 데이터를 신속하게 분석하여 패턴과 트렌드를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업이나 조직은 실시간으로 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있으며, 효율성과 정확성이 향상됩니다. 2. 예측과 예방 AI는 과거 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 활용하여 예방적인 조치를 취하고 위험을 예측할 수 있으며, 예방적인 접근은 사회, 보안, 의료 등 다양한 분야에서 중요한 장점을 제공합니다. 3. 자동화와.. 2023. 6. 5. 인공지능 (Artificial Intelligence)의 정의와 발전역사 1. AI의 발전과 역사 인공지능(AI)은 현재 우리 생활과 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 그러나 AI의 발전은 단기간에 이루어진 것이 아니라 긴 역사와 노력을 거쳐 이루어져 왔습니다. 1.1 인공지능이란? 인공지능(Artificial Intelligence)은 "기계로 구현한 지능"을 뜻합니다. 인공지능의 정의 - 존 매카시 1956 "인간의 학습 능력과 지능의 특징들을 정확하게 기술하면 이것을 모방할 수 있는 기계를 만들 우 있다." 라고 정의 인공지능의 다양한 정의 연구자 및 기관 정의 핵심 키워드 Ray Kurzweil(1990) 인간에 의해 수행될 때 필요한 지능에 관한 기능을 제공하는 기계를 만드는 작업 지능,기계 Rich & Knight(1991) 컴퓨터가 특정 순간에 사람보.. 2023. 6. 5. 빅데이터 기반 가격 및 경쟁 분석 1. 빅데이터 기반 가격 및 경쟁 분석의 중요성 빅데이터는 가격 및 경쟁 분석에 있어서 중요한 역할을 수행합니다. 기존의 전통적인 가격 및 경쟁 분석 방법은 한정된 데이터와 시간적 제약으로 인해 제약이 있었습니다. 그러나 빅데이터는 대량의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있으므로, 보다 정확하고 포괄적인 분석이 가능합니다. 2. 경쟁 업체 가격 분석 빅데이터를 활용한 경쟁 업체 가격 분석은 기업들이 경쟁 업체의 가격 전략을 이해하고 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줍니다. 대량의 데이터를 수집하여 경쟁 업체의 가격 동향, 할인 패턴, 프로모션 전략 등을 파악할 수 있습니다. 또한, 고객 리뷰, 소셜 미디어 등의 데이터를 분석하여 경쟁 업체에 대한 소비자 반응을 이해할 수 있습니다. 3. 가격 타겟팅을.. 2023. 6. 5. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
