인공지능(AI)은 데이터를 분석하고 학습하여 인간과 유사한 의사결정을 내리는 컴퓨터 시스템을 말합니다. 이 기술은 지난 몇 십 년 동안 획기적인 발전을 이루며 다양한 산업에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 인공지능의 가장 중요한 두 가지 기능인 ‘예측’과 ‘분류’는 머신러닝이라는 큰 틀 안에서 이루어지는 작업입니다. 예측 알고리즘의 역할 예측 알고리즘은 과거 데이터를 기반으로 미래의 사건이나 결과를 예측하는 데 … Read more
인공지능(AI)은 기계가 인간과 유사한 지능을 갖추고, 학습, 추론, 문제 해결 등을 수행할 수 있는 기술입니다. 1950년대부터 시작된 AI 연구는 초기에는 단순한 알고리즘과 패턴 인식에 초점을 맞췄지만, 시간이 지남에 따라 더 복잡하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 자연어 처리의 개념과 발전 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인공지능의 한 분야로, 기계가 인간의 언어를 이해하고 … Read more
인공지능(AI) 기술의 눈이라고 불리는 ‘사물 인식 기술’은 컴퓨터가 카메라로 캡처한 이미지나 비디오를 분석하여 사물을 인식하고 이해하는 기술입니다. 이 기술은 딥러닝과 같은 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하며, 실시간 객체 감지, 패턴 인식, 이미지 분석 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 사물 인식 기술이란 무엇인가? AI 인식 기술의 기본 원리 AI 인식 기술의 핵심은 ‘학습’입니다. 대량의 이미지 데이터를 … Read more
AI를 개발하기 위한 도구와 환경은 매우 다양합니다. 각 도구와 라이브러리는 데이터 처리, 모델 개발, 학습, 배포 등의 다양한 단계에서 사용됩니다. 이글에서는 AI의 개발 도구와 환경에 대한 내용을 다뤄보겠습니다. 데이터 처리와 시각화 Pandas 데이터 조작 및 전처리를 위한 Python 라이브러리입니다. 데이터프레임을 통해 데이터를 로드하고 조작하며, 결측치 처리, 데이터 그룹화, 병합, 필터링 등을 수행합니다. NumPy 고성능 수치 … Read more
머신 러닝 : 데이터 기반 학습으로 새로운 차원의 문제 해결 머신러닝은 AI의 중추적인 기술 중 하나로, 데이터를 활용하여 패턴을 파악하고 학습하는 과정입니다. 이를 통해 기계는 문제를 해결하고 예측을 수행하며, 사용자의 요구에 맞게 적응할 수 있습니다. 머신 러닝의 주요 개념 데이터 (Data) 머신 러닝은 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 입력(input)과 원하는 결과인 출력(output)으로 구성되며, 이 데이터를 이용해 … Read more
