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
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
