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인공 신경망인공 신경망의 정의인공 신경망(Artificial Neural Networks, ANN)은 생물학적 신경망(예: 인간의 뇌)을 수학적으로 모방하여 설계된 계산 모델.입력값을 받아들여 여러 계층을 통과하며 가중치와 바이어스를 이용해 연산을 수행하고, 최종적으로 결과값을 출력.기계학습(Machine Learning)의 한 분야로, 특히 패턴 인식, 분류, 회귀, 예측 등의 문제를 해결하는 데 사용.인간의 뇌와의 유사성인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런(Neuron)으로 구성되어 있으며, 이 뉴런들은 시냅스(Synapse)를 통해 서로 연결되어 정보를 전달.인공 신경망은 이러한 생물학적 구조를 모방하여, 인공 뉴런(Artificial Neuron)을 수학적으로 모델링.각 인공 뉴런은 입력을 받아 가..

학습머신러닝에서의 '학습'정의학습(Learning)이란 모델이 주어진 데이터에서 입력(Input)과 출력(Output) 간의 관계를 스스로 파악하는 과정입니다.입력: 특징 벡터 (feature vector), 예: 사람의 키, 몸무게, 나이출력: 정답 또는 예측 대상, 예: 질병 여부, 가격학습의 본질은 패턴 추출이며, 이를 통해 새로운 데이터가 들어왔을 때 일반화된 예측을 할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.모델이란모델(Model)은 입력 데이터를 받아, 출력값을 수학적으로 계산하는 함수입니다.일반적인 표현:𝑦 = 𝑓(x; θ)여기서x: 입력 벡터θ: 모델의 파라미터(가중치)f: 학습할 함수(모델의 구조)y: 예측값 또는 출력모델의 예시:선형 회귀: 𝑦 = w𝑥 + b딥러닝: 여러 층의 신경망을..

지도학습머신러닝의 한 종류로, 정답이 있는 데이터(labeled data)를 이용해 모델을 학습시키는 방식이 데이터는 입력값(문제)과 그에 해당하는 출력값(정답)의 쌍으로 이루어져 있음모델은 주어진 데이터의 관계를 학습하여, 새로운 입력값이 주어졌을 때 올바른 출력값을 예측하는 것을 목표로 함입력과 출력지도학습에서 모델을 학습시키는 데이터는 크게 입력(Input)과 출력(Output)으로 구성입력예측의 기반이 되는 데이터특성(Feature) 또는 독립 변수 라고도 함출력모델이 예측해야 하는 결과 값레이블(Label), 타겟(Target), 종속 변수 라고도 함예시집값 예측 모델입력 : 집의 크기, 방의 개수, 집의 위치출력 : 집값스팸 메일 분류 모델입력 : 이베일의 제목, 보낸 사람, 본문 내용출력 :..

인공지능(AI) 개념 이해AI(Artificial Intelligence)란 무엇인가?인간의 인지 능력, 즉 사고, 판단, 학습, 언어이해, 문제해결 등을 컴퓨터가 흉내 낼 수 있도록 만든 기술주요 기능자동화: 반복적인 작업을 인간 대신 수행 (ex. 로봇청소기)문제 해결: 주어진 조건에서 최적의 해답 찾기 (ex. 길찾기 알고리즘)추론(Reasoning): 논리적 판단을 통해 결론 도출 (ex. 법률 AI)학습(Learning): 데이터를 바탕으로 패턴 인식 및 성능 향상 (ex. 스팸 필터)AI의 발전 역사 간략 정리시기주요 흐름설명1950년대기호 기반 AI (Symbolic AI)- 최초의 AI 연구 시작- '생각하는 기계' 개념 등장- 규칙 기반 시스템(“if-then”)예: 체스 프로그램1980..