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AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계2025.01.151. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 인간의 인지 기능을 모방하여 만들어진 기술로, 학습, 추론, 문제 해결과 같은 지능적 행동을 컴퓨터가 수행할 수 있게 합니다. AI는 처음에는 간단한 규칙과 로직을 기반으로 작동하는 시스템에서 출발했지만, 시간이 흐르며 머신러닝과 딥러닝과 같은 고급 기술로 발전했습니다. AI 기술은 지식 표현, 추론, 계획, 학습, 자연어 처리, 지각 등 다양한 기능을 통해 인간의 능력을 확장하고 산업 혁신을 촉진하고 있습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 A...2025.01.15
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인공지능이 어떻게 사람처럼 생각하게 되는가2025.05.081. 파블로프의 개 실험 파블로프의 개 실험은 동물의 학습과 조건부 반사에 대한 연구를 통해 일반화된 원리를 밝힌 실험입니다. 개에게 음식과 종소리를 연결시켜 종소리만으로도 침샘 분비 반응이 나타나는 조건부 반사를 관찰하였습니다. 이 실험은 행동심리학과 학습 이론에 큰 영향을 주었습니다. 2. 인공 신경망의 학습 인공 신경망은 입력과 출력 사이의 연관성을 학습하는 과정을 거칩니다. 초기에는 무작위로 설정된 가중치와 편향을 학습 데이터를 통해 조정하여 정확한 출력을 만들 수 있도록 개선됩니다. 이는 파블로프의 개 실험에서 관찰된 자극...2025.05.08
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방송통신대학교(방통대) 머신러닝 과목 출석수업과제물 리포트2025.01.241. 머신러닝의 일반적 처리 과정 머신러닝의 일반적인 처리 과정은 학습과 추론으로 구성됩니다. 학습 단계에서는 데이터 전처리, 특징 추출, 학습 진행, 결정 함수 생성 등의 과정을 거치고, 추론 단계에서는 테스트 데이터 전처리, 특징 추출, 추론 진행, 처리 결과 획득 등의 과정을 거칩니다. 2. 머신러닝의 4가지 주제 머신러닝의 4가지 주요 주제는 분류, 회귀, 군집화, 특징 추출입니다. 분류는 입력을 미리 정의된 이산적인 출력으로 매핑하는 문제이고, 회귀는 입력을 연속적인 실수 값으로 매핑하는 문제입니다. 군집화는 데이터를 교집...2025.01.24
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인공지능과 기계학습 기말정리2025.01.131. 신경망의 오차 출력계층의 오차와 은닉계층의 오차를 구하는 방법에 대해 설명합니다. 출력계층의 오차는 목표값과 출력값의 차이이지만, 은닉계층에는 목표값이 존재하지 않기 때문에 출력계층의 오차를 재조합하여 은닉계층의 오차를 구합니다. 이러한 방식을 역전파라고 합니다. 2. 경사하강법 오차함수의 기울기에 따라 가중치를 조정하는 경사하강법에 대해 설명합니다. 오차함수로는 제곱오차 방식을 사용하며, 기울기의 부호에 따라 가중치를 반대 방향으로 조정합니다. 오버슈팅을 방지하기 위해 기울기가 완만해질수록 조금씩만 움직이도록 합니다. 3. ...2025.01.13
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퍼셉트론의 한계에 대한 논의2025.05.081. 퍼셉트론의 한계 퍼셉트론은 데이터에서 학습하고 정보를 분류하는 능력으로 주목받는 인공신경망이지만, 실제 적용을 제한하는 특정 한계가 있다. 주요 한계로는 선형적으로 분리 가능한 문제로 제한, 느린 수렴 속도, 초기 가중치에 민감, 이진 분류로 제한 등이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 비선형 문제와 다중 클래스 분류를 처리할 수 있는 다층 퍼셉트론과 같은 보다 복잡한 신경망이 개발되었다. 1. 퍼셉트론의 한계 퍼셉트론은 선형 분리 가능한 문제만 해결할 수 있다는 한계가 있습니다. 이는 퍼셉트론이 입력 데이터를 단순히 선형 ...2025.05.08
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인공지능과 기계학습 중간정리2025.01.131. 예측자 예측자는 Y=AX의 관계가 선형일 때 사용된다. 예측자를 구하는 과정은 다음과 같다: 1) 임의의 값 A 설정 2) 주어진 데이터의 X를 대입하여 예측값 Y 출력 3) 목표값과 출력값을 비교하여 오차(error) 구하기 4) 오차가 양수인 경우 A를 늘려야 하며, 오버슈팅을 방지하기 위해 A를 조금씩만 조정해야 한다. 5) 이러한 과정을 반복(iteration)하여 A를 조정해나가는 것이 예측자 구하기의 핵심이다. 2. 분류자 분류자는 X·Y 평면에서 두 그룹을 분류하는 선형분류자를 말한다. 분류자 학습 과정은 다음과 ...2025.01.13
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두뇌의 생물학적 특징과 발달에 대한 이해2025.04.281. 두뇌의 생물학적 특징 인간의 뇌는 척수와 함께 중추신경계를 구성하며, 약 천억 개의 신경세포로 이루어져 있습니다. 뇌는 감정, 기억, 언어, 사고 등 고등한 정신 활동을 담당하며, 대뇌, 사이뇌, 소뇌, 뇌간 등의 주요 구조로 이루어져 있습니다. 각 부분은 서로 다른 기능을 수행하며, 이들의 유기적인 작용을 통해 인간의 행동과 의식이 조절됩니다. 2. 두뇌의 발달 두뇌의 발달은 신경세포의 증가가 아닌 신경망의 연결이 더 촘촘해지고 복잡해지는 과정입니다. 유아기에 다양한 자극을 받으면 필요한 신경망이 강화되고, 사용되지 않는 신...2025.04.28
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[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
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설명 가능한 인공지능, XAI (Explainable Artificial Intelligence)2025.05.101. 인공지능 신경망의 동작 인공지능 신경망의 동작은 사람의 뇌와 유사하지만, 내부 동작과 의사 결정 과정을 직접적으로 이해하기 어렵다. 이는 다른 사람의 뇌 안에서 일어나는 생각을 이해하기 어려운 것과 유사하다. 2. XAI (Explainable Artificial Intelligence) XAI는 인공지능 모델의 내부 동작과 의사 결정 과정을 설명 가능하게 만드는 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 모델의 예측에 영향을 미치는 요인을 이해하고 신뢰성을 높일 수 있다. 3. XAI 기술 특성 XAI는 시각화, 중요도 ...2025.05.10
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MATLAB 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기2025.05.161. MATLAB MATLAB은 MathWorks사에서 개발한 공학용 소프트웨어로, 행렬을 기반으로 계산, 함수나 데이터를 그림으로 그리는 기능 및 프로그래밍을 통한 알고리즘 구현 등을 제공하며, 수치계산이 필요한 과학 및 공학 분야에서 다양하게 사용되는 프로그램이다. 2. 머신러닝 머신러닝은 인공지능의 하위 분야 중 하나로, 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 알고리즘을 연구하고 개발하는 기술 분야이다. 알고리즘의 유형에는 지도학습, 비지도학습(자율학습), 강화학습 이렇게 크게 세가지 정도가 있다. 3. 딥러닝 딥...2025.05.16
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