ETC/AI 2

기계학습, 분류⦁회귀⦁군집, 기계학습의 유형

기계학습 기계학습(Machine Learning, 머신러닝)은 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학술할 수 있는 능력을 지닌 알고리즘과 응용 기술을 개발하는 분야를 말한다. 아서 사무엘(Arthur Lee Samuel)은 기계학습을 '컴퓨터가 명시적으로 프로그램되지 않고도 학습할 수 있도록 하는 연구 분야'라고 정의하며 프로그래머가 일일이 코딩을 하지 않고도 기계가 스스로 특징을 찾아 현실의 사물이나 이미지를 구별할 수 있는 기능을 제공한다고 했다. 기계학습은 데이터를 이용한 모델링의 형태이다. 데이터는 실세계의 객체과 사실들을 감각 기관(센서, Sensor)으로 받아들인 것이다. 즉, 숫자, 문자, 그림, 소리, 음악, 영상, 촉각, 맛, 기온, 느낌, 현상 등 입력받는 모든 것이 자료이다. 이러한 입력 ..

ETC/AI 2022.01.16

인공지능의 불확실성 & 베이지안 정리

1. 불확실한 세상 우리의 행동과 삶은 언제나 불확실성에 기반을 두고 있다. 미래는 언제나 불확실하며 지능 있는 생명체는 생존을 위해서는 불확실성을 제거하는데 모든 것을 집중한다. 불확실성은 앞으로 나타날 현상이나 일의 예측으로부터 나타난다. 예측이 곧 지능의 핵심 기능이다. 이는 뇌가 예측 기계라 불리는 이유이기도 하다. 불확실성은 '확실하지 않은 성질' 을 의미하며 정보의 부족, 애매한 정보, 잘못된 정보 등으로 인해 발생한다. 우리가 알고 있는 사실이나 정보가 100%로 확실하다고 할 수 있는 경우는 매우 드물다. 그만큼 대부분의 지식은 어느 정도의 불확실성을 포함하고 있다. 인간의 지능을 흉내내는 컴퓨터의 경우 이러한 불확실성을 수학적으로 표현해 처리하고 이를 바탕으로 추론을 끌어내야 하는 과제를..

ETC/AI 2022.01.16
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