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지도 학습 (Supervised Learning) 지도 학습은 레이블이 지정된 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 과정입니다. 즉, 입력 데이터(X)와 그에 해당하는 출력 데이터(Y) 사이의 관계를 모델이 학습하는 것입니다. 지도 학습의 주요 목표는 새로운, 보이지 않는 데이터에 대해 정확한 예측을 하는 것입니다. 적용 사례: 이미지 분류: 사진에 나타난 객체를 분류합니다 (예: 고양이 vs 개). 스팸 메일 필터링: 이메일이 스팸인지 아닌지를 판별합니다. 신용 점수 예측: 고객의 신용 기록을 바탕으로 신용 점수를 예측합니다. 비지도 학습 (Unsupervised Learning) 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델이 데이터의 구조나 패턴을 스스로 찾아내도록 합니다. 이 방식은 데이..

머신러닝 (Machine Learning) 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 이를 통해 스스로 학습하여 예측 능력이나 의사 결정 과정을 개선할 수 있도록 하는 AI의 핵심 분야입니다. 이는 프로그램이 명시적으로 코드화되지 않은 작업을 수행할 수 있게 합니다. 지도 학습 (Supervised Learning): 입력 데이터와 그에 해당하는 정답(레이블)을 모델에 제공하여, 특정 작업(예: 분류, 회귀)에 대한 예측을 학습합니다. 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 정답 레이블 없이 입력 데이터만을 사용하여 데이터의 구조나 패턴을 찾습니다. 군집화와 차원 축소가 대표적인 예입니다. 강화 학습 (Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화..

1956년: 다트머스 회의 - AI의 공식적인 출범 다트머스 회의: AI 분야는 1956년 여름, 다트머스 대학에서 열린 워크숍에서 공식적으로 출범했습니다. 이 회의에서 John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert A. Simon 등이 모여 인공지능이라는 용어를 처음 사용하고, 이 분야의 연구 방향을 설정했습니다. 1960년대: 초기 AI 연구 및 프로그램 개발 엘리자(ELIZA): 1966년, 조셉 와이젠바움이 개발한 ELIZA는 초기 컴퓨터 프로그램 중 하나로, 자연어 처리의 가능성을 탐구했습니다. ELIZA는 심리치료사와 환자 간의 대화를 모방할 수 있었으며, 기계와 인간 간의 상호작용에 대한 흥미를 불러일으켰습니다. 1970년대: AI의 겨울 AI의..

AI 정의 인공지능(AI)은 기계가 인간과 유사한 지능적 행동을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 학습, 추론, 문제 해결, 인지, 언어 이해와 같은 인간의 지능 활동을 컴퓨터 프로그램을 통해 모방하는 것을 목표로 합니다. AI는 데이터 분석, 패턴 인식, 환경에 대한 반응 등을 통해 작업을 수행하며, 이 과정에서 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)과 같은 기술이 주요 역할을 합니다. AI의 역사 AI의 역사는 고대 그리스 신화에 등장하는 자동 작동 기계에서부터 시작될 수 있으나, 현대 AI의 기원은 20세기 중반으로 거슬러 올라갑니다. 1950년대: AI 연구의 공식적인 시작은 1956년 다트머스 회의로, 이때 '인공지능'이라는 용어가 처음 사용되었습니다. 앨런 튜링은 이보다 앞선 1950년에 "기..

AI의 중요성 효율성과 생산성 향상: AI는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 기업과 조직의 효율성을 크게 향상시킵니다. 또한, AI는 데이터 처리와 분석을 통해 인사이트를 도출하고 의사결정 과정을 최적화하여 전반적인 생산성을 증가시킵니다. 정밀한 의사결정: 대규모 데이터 세트에서 패턴과 트렌드를 식별함으로써, AI는 인간의 능력을 뛰어넘는 정밀한 의사결정을 가능하게 합니다. 이는 금융, 의료, 마케팅 등 다양한 분야에서 중요한 결정을 내리는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다. 혁신과 새로운 기회의 창출: AI는 새로운 비즈니스 모델과 시장 기회를 창출합니다. 스타트업부터 대기업에 이르기까지 기업들은 AI를 활용하여 새로운 서비스와 제품을 개발하고, 경쟁 우위를 확보합니다. 사회적 문제 해결: A..