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지도 학습(supervised learning)은 기계가 물체를 인식하거나 미래의 사건에 대해 예측하는 방법을 배울 수 있게 해주는 가장 일반적인 접근 방식입니다. 이번 포스트에서 지도 학습이 무엇인지, 그리고 왜 그것이 인공지능의 중요한 부분인지에 대해 살펴보겠습니다. 지도 학습이란? 기계에 문제와 답을 모두 알려주며 학습시키는 것입니다. 인간이 선생님으로서 입력값과 출력답을 미리 준비하여, 입력값이 들어왔을 때 올바른 출력 답을 알려주며 기계를 직접 훈련하는 것 방식입니다. 지도 학습의 목표는 기계가 인간의 제한된 입력으로 행동을 관찰하고 행동을 수행함으로써 새로운 것을 "학습"할 수 있도록 하는 것입니다. 그러면 이 기계는 인간의 안내 없이도 이러한 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 데이터 라벨링(l..

자동 인코더(Autoencoder)는 인공지능 분야에서 널리 사용되는 혁신적인 모델입니다. 이 모델은 입력 데이터를 압축하고 재구성하는 과정을 거침으로써, 데이터의 중요한 특징과 패턴을 추출하고 복원할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 인코더와 디코더: 데이터 변환의 핵심 자동 인코더는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)라는 두 부분으로 구성되어 있습니다. 인코더는 입력 데이터를 저차원 표현으로 압축하며, 디코더는 압축된 데이터를 원래의 차원으로 복원합니다. 이러한 과정을 통해 자동 인코더는 입력 데이터를 재구성함으로써 데이터의 특징을 학습하고 재생산할 수 있습니다. 비지도 학습 형태로서의 자동 인코더 자동 인코더는 비지도 학습의 한 형태로 사용되며, 입력 데이터에 대한 레이블이 필요하지 않..

컴퓨터 사이언스와 같은 기술적인 분야를 이야기할떄 우리는 복잡한 단어들을 많이 사용하는 경향이 있습니다. 기술적인 단어들은 다른 유사한 용어들과 구별하여 명확한 개념을 전달하는데 도움을 주는 이유도 있습니다. 그러나 많은 경우 그 분야의 용어의 개념도 잘 모르는 초보자들에게는 단순한 생각을 복잡하고 어렵게 만들기도 합니다. 복잡한 단어들을 사용하지 않고 쉽게 이해하는데 도움이 되었으면 합니다. image from @bing image creator 일상생활에서의 머신러닝 우리 주변에는 많은 컴퓨터가 있습니다. 로봇청소기에서 핸드폰, 태블릿 및 노트북에 이르기까지 모두 다른 형태의 컴퓨터입니다. 오늘날의 우리가 유용하게 사용하고 있는 이러한 장치들은 사람들이 시키는 제한된 일들이나 미리 정해놓은 일들만 할..

이번 포스트에서는 AI에게 세상을 학습시키는 데 사용되는 정보 단위인 데이터셋(Datasets)이 무엇인지 간단하게 확인한 후 어떻게 데이터셋(Datasets)이 AI를 학습시키는데 사용되는지 알아보도록 하겠습니다. 데이터셋(Datasets)이란? 데이터셋은 말그대로 방대하게 수집된 디지털 정보를 말합니다. 우리가 주변에서 흔히 알 수 있는 날씨 정보부터 사진, 음악, 음식, 운동 등 모든 정보를 데이터(data)라 할 수 있습니다. 이런 데이터들을 연관성있는 정보들을 묶어 놓은 것이 데이터셋(Datasets)이라 할 수 있습니다. 표와 그래프 데이터를 효과적으로 정리하기 위해서는 어떤 방법을 사용해야 할까요? 가장 흔히 사용되는 도구는 표와 그래프입니다. 표는 정리된 데이터의 상태를 파악하기 위해 사용..