인공지능 썸네일형 리스트형 AGI(Artificial General Intelligence)의 개념과 발전 방향 AGI(Artificial General Intelligence)의 개념과 발전 방향1. 어원(Origin)Artificial(인공지능) + General(일반적인, 범용적인) + Intelligence(지능)AI(Artificial Intelligence)에서 한 단계 확장된 개념으로, 특정 작업이 아닌 모든 지적 활동을 수행할 수 있는 AI를 의미함.2. 정의(Definition)**AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)**란 특정 작업만 수행하는 **ANI(Artificial Narrow Intelligence, 특화 인공지능)**과 달리, 인간과 유사한 수준의 종합적인 사고, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 AI를 의미함.자율적 학습, 논리적 추론, 창의적.. 더보기 마진 유형 (Types of Margin in SVM) 마진 유형 (Types of Margin in SVM)1. 정의 (Definition)마진(Margin)은 서포트 벡터 머신(SVM)에서 결정 초평면(Hyperplane)과 서포트 벡터(Support Vector) 간의 거리를 의미하며, 데이터 분류의 정확도와 일반화 성능을 결정하는 핵심 요소이다.마진의 유형은 **하드 마진(Hard Margin)**과 **소프트 마진(Soft Margin)**으로 나뉜다. 2. 마진 유형 비교 (Comparison of Margin Types)구분하드 마진 (Hard Margin)소프트 마진 (Soft Margin)정의데이터가 완벽하게 선형 분리되는 경우 적용일부 오차를 허용하여 현실적인 데이터 분류 가능오차 허용 여부오차 허용 X (완벽한 분리)일부 오차 허용적용 데.. 더보기 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine)1. 어원 (Etymology)Support(지지) + Vector(벡터) + Machine(기계): 데이터를 최적의 초평면으로 분리하는 머신러닝 모델을 의미.유래: 1992년 Vladimir Vapnik과 Alexey Chervonenkis가 제안한 이론을 기반으로 개발됨. 2. 정의 (Definition)**서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine)**은 데이터의 클래스(Class)를 분리하는 최적의 초평면(Hyperplane)을 찾는 지도 학습(Supervised Learning) 기반의 머신러닝 알고리즘이다. 주로 **분류(Classification)**와 회귀(Regression) 문제에 사용된다. ?.. 더보기 강화 학습(Reinforcement Learning) 강화 학습(Reinforcement Learning)1. 어원(Origin)강화 학습(Reinforcement Learning)은 **강화(Reinforcement)**와 **학습(Learning)**의 결합어로, 보상(Reward)과 처벌(Punishment)을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 기법을 의미한다. 이는 심리학에서 동물이 보상을 통해 행동을 학습하는 원리를 기반으로 개발되었다. 2. 정의(Definition)강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 **에이전트(Agent)**가 **환경(Environment)**과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 기계 학습(Machine Learning) 기법이다. 에이전트는 행동(Action)을 수행하고, 환경으로부터.. 더보기 지도학습(Supervised Learning) 1. 정의 (Definition)**지도학습(Supervised Learning)**은 입력 데이터와 그에 대한 정답(레이블)이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 기계학습(Machine Learning) 방법이다. 지도학습의 핵심 개념은 데이터와 레이블 간의 관계를 찾아 예측 모델을 구축하는 데 있으며, 주요 응용 분야로는 이미지 분류, 음성 인식, 의료 진단 등이 있다.어원: 2. 중요성 (Why)지도학습은 실세계 문제 해결에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 기법 중 하나로, 높은 예측 성능과 안정성을 제공한다. 주요 특징 및 중요성을 정리하면 다음과 같다.항목설명정확한 예측 가능정답 데이터(레이블)가 존재하여 모델의 성능을 정량적으로 평가 가능풍부한 활용 사례이미지, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한.. 더보기 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 비교 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 비교 1. 개념 및 정의구분기계 학습 (Machine Learning)딥러닝 (Deep Learning)정의데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 AI 기술.다층 신경망(Deep Neural Networks)을 활용한 기계 학습의 하위 분야.핵심 개념알고리즘이 데이터를 학습하여 모델을 생성하고 성능을 개선.신경망을 통해 데이터의 특징을 자동으로 학습하고 분석.학습 방식지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 방식 포함.대량의 데이터를 사용하여 자동으로 특징을 추출하고 학습.설명 가능성(해석력)비교적 설명이 용이하며, 모델이 어떤 기준으로 예측했는지 분석 가능.복잡한 모델 구조로 인해 "블랙박스" 문제 발생 (설명력이 낮음).결.. 더보기 인간의 학습 메커니즘과 기계 학습의 학습 메커니즘 비교 인간의 학습 메커니즘과 기계 학습의 학습 메커니즘 비교 1. 개념 및 정의구분인간의 학습 메커니즘기계 학습의 학습 메커니즘정의경험, 감각, 직관을 통해 정보를 습득하고 사고 과정에서 활용.데이터에서 패턴을 학습하여 예측하고 성능을 개선하는 AI 기술.학습 방식감각(시각, 청각 등)과 논리적 사고를 결합하여 학습.주어진 데이터와 알고리즘을 활용하여 자동으로 학습.목표새로운 개념을 이해하고 창의적으로 적용.기존 데이터를 기반으로 패턴을 찾아 미래 예측.결론:인간은 경험과 감각을 통해 학습하며, 기계 학습은 데이터 패턴을 분석하여 학습한다. 2. 학습 과정 비교단계인간의 학습 메커니즘기계 학습의 학습 메커니즘입력 단계감각 기관(눈, 귀, 피부 등)을 통해 정보 입력.데이터셋을 입력하여 모델 학습 진행.전처리 .. 더보기 기계 학습과 인간 사고 과정 비교 기계 학습과 인간 사고 과정 비교 1. 어원 및 정의어원:기계 학습(Machine Learning): 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습하고, 명시적인 프로그래밍 없이 스스로 성능을 개선하는 기술.인간 사고(Human Cognition): 인간이 정보를 받아들이고, 해석하며, 사고하고, 결정을 내리는 과정.정의:기계 학습은 알고리즘이 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 방식을 의미하며, 인간 사고 과정은 경험과 인지를 통해 논리적 추론, 감정, 직관 등을 바탕으로 학습하는 과정을 의미한다. 2. 기계 학습과 인간 사고 과정의 비교비교 항목기계 학습 (Machine Learning)인간 사고 (Human Cognition)학습 방식데이터 기반 통계적 패턴 학습경험과 감각을 통한 학습일반화 능력대량의 데.. 더보기 이전 1 2 다음
