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머신러닝 vs 딥러닝 vs 강화학습 – 인공지능 종류 비교 인공지능(AI) 기술은 머신러닝, 딥러닝, 강화학습으로 대표되는 다양한 학습 방법을 포함합니다.이 세 가지는 서로 연결되어 있지만 적용 방식과 목표가 다릅니다.이번 포스팅에서는 머신러닝, 딥러닝, 강화학습의 차이와 활용 사례를 비교합니다.1️⃣ 머신러닝 (Machine Learning)✅ 개념머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습해 스스로 결정을 내릴 수 있는 알고리즘입니다.주요 특징:명시적인 프로그래밍 없이 데이터 기반으로 학습.입력 데이터(특징)를 기반으로 모델이 학습하고 예측.✅ 유형지도 학습 (Supervised Learning):입력 데이터와 정답(레이블)을 제공하여 학습.예: 이메일 스팸 필터링, 고양이/개 이미지 분류.비지도 학습 (Unsupervised Learning):정답 없이 데이터의 패턴.. 2025. 2. 7.
AI의 장점과 단점 – 인공지능이 가져올 미래 변화 **인공지능(AI)**은 우리의 삶을 크게 변화시키며 긍정적 가능성을 열어가고 있지만, 동시에 다양한 윤리적 문제와 위험성도 안고 있습니다.이번 포스팅에서는 AI의 주요 장점과 단점을 정리하고, 미래에 AI가 가져올 변화를 살펴보겠습니다.1️⃣ AI의 주요 장점✅ 1. 생산성 향상AI는 단순 반복 작업을 자동화해 인간이 더 창의적인 일에 집중할 수 있게 합니다.예: 제조업의 로봇 공정, 데이터 입력 자동화.24시간 작동 가능: 인간의 노동시간 제약 없이 효율적인 작업 수행.✅ 2. 정확한 분석과 예측방대한 데이터를 처리하고 패턴을 분석해 더 정확한 예측과 결정을 지원.예: 금융 시장 예측, 날씨 분석, 고객 행동 분석.✅ 3. 위험한 작업 대체AI 기반 로봇이 인간이 수행하기 어려운 위험한 작업을 대신함.. 2025. 2. 7.
인공지능의 역사: AI는 어떻게 발전해왔을까? **인공지능(AI)**은 현재 우리가 사용하는 다양한 기술의 근간이 되는 혁신적인 도구로 자리 잡았습니다.하지만 AI는 하루아침에 만들어진 기술이 아닙니다.이번 포스팅에서는 AI의 탄생과 발전 과정, 주요 사건들을 살펴봅니다.1️⃣ AI의 탄생: 개념과 초기 연구✅ 1950년대: AI의 태동앨런 튜링 (Alan Turing):1950년, 논문 **"Computing Machinery and Intelligence"**에서 **"기계가 생각할 수 있는가?"**라는 질문 제시.튜링 테스트 개발: 기계가 인간처럼 대화할 수 있는 능력을 평가.다트머스 회의 (1956):미국 다트머스 대학에서 열린 회의에서 "Artificial Intelligence" 용어 최초 사용.존 맥카시(John McCarthy), 마빈.. 2025. 2. 7.
인공지능이란? AI의 개념과 작동 원리 한눈에 정리! **인공지능(AI)**은 현대 기술 혁신의 중심에 있는 개념으로, 다양한 산업과 일상에 변화를 가져오고 있습니다.이번 포스팅에서는 인공지능의 개념, 작동 원리, 유형 및 활용 사례를 간단히 정리해 보겠습니다.1️⃣ 인공지능(AI)이란?**인공지능(Artificial Intelligence, AI)**은 사람처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결하는 컴퓨터 시스템을 의미합니다.목적: 인간의 지능적 활동(학습, 추론, 인식 등)을 모방하거나 이를 초월한 능력을 갖추는 것.핵심 기술:머신러닝(기계 학습): 데이터에서 학습해 스스로 성능을 개선.딥러닝: 머신러닝의 한 유형으로, 인공신경망을 사용해 복잡한 데이터를 처리.2️⃣ AI의 작동 원리✅ 1. 데이터 수집AI는 방대한 데이터를 수집해 학습의 기초 자료로 사용.. 2025. 2. 7.
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