jinseon's log

📍 인공지능 - 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 ✔ 인공지능의 역사 ▪ 인공지능 태동기 - 1943 뉴런 : 워런 매컬러 & 월터 피츠 - 1950 튜링 테스트 : 앨런 튜링, 인공지능이 사람과 같은 지능을 가졌는지 테스트 - 1956 다트머스 AI 컨퍼런스 : 인공지능 전망 ↑ => 1차 AI 붐 ▪ 인공지능 황금기 - 1957 퍼셉트론 : 프랑크 로젠블라트, 로지스틱 회귀의 초기 버전 - 1959 시각 피질 뉴런 연구 : 데이비드 허블 & 토르스텐 비셀, 고양이 연구 => 노벨상 ▪ 1차 AI 겨울 - 컴퓨터 성능으로 인한 한계 ▪ 2차 AI 붐 - 전문가 시스템의 등장 ▪ 2차 AI 겨울 - 전문가 시스템의 한계 ✔ 강인공지능과 약인공지능 ▪ 강인공지능 (..

머신러닝은 크게 세 가지 카테고리로 나뉨 1) 지도학습 (Supervised Learning) 2) 비지도학습 (Unsupervised Learning) 3) 강화학습 (Reinforcement Learning) 👩🏻‍🏭 지도학습 (Supervised Learning) - 정답을 알려주면서 학습 하는 것 - input과 output 간의 관계를 설명하는 방법론 중 가장 대표적인 방법 ✔ Regression - x : Input - 집의 특성들 - p : 변수의 개수 - 관측치 (observation) : 각각의 변수에 대해서 실제로 관측을 통해서 획득한 결과, Bedrooms 3, 2, 2 ... - n : 관측치의 개수 📍 input 데이터의 경우 n*p matrix, 행렬 형태를 띠고 있는 경우가 많..

👩🏻‍🏭 인공지능 (Artificial Intelligence) - 광범위한 개념 - 사람의 지식 능력, 지적 능력 등을 인지하고 의사결정 하는 일련의 과정을 컴퓨터 알고리즘으로 모사해서 현실 문제 해결에 활용하는 기술들의 총 집합 👩🏻‍🏭 머신러닝 (Machine Learning) Machine Learning is the study of computer algorithms that allow computer programs to automatically improve through experience (Mitchell, 1997) - 인공지능을 구현하는 한 가지의 방법, 하위 분야 - 어떤 경험들에 의해 스스로 발전시켜나갈 수 있는 일련의 컴퓨터 프로그램 체계를 학습하는 학문 - 데이터와 이걸 학습시..