mrs-taehee 님의 블로그

AI란 무엇인가?인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 컴퓨터나 기계가 인간처럼 사고하고, 학습하며, 문제를 해결하는 능력을 가질 수 있도록 하는 기술을 말합니다. AI의 궁극적인 목표는 인간의 지능을 모방하여 복잡한 작업을 자동화하거나, 사람보다 더 나은 성능을 발휘하는 시스템을 만드는 것입니다. AI는 오늘날 우리가 일상적으로 사용하는 기술에 깊숙이 자리 잡고 있으며, 우리의 삶을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, AI는 스마트폰의 음성 인식 기능, 자율주행차, 그리고 각종 온라인 추천 시스템에 적용되고 있습니다. 이러한 변화는 기술뿐만 아니라, 경제와 사회 전반에 걸쳐 엄청난 영향을 미치고 있습니다.AI의 핵심 개념은 데이터를 통해 문제를 해결하거나 예측을 한다는 점에서 시작..

생성형 AI란?생성형 AI(Generative AI)는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 기존의 AI가 주어진 데이터를 분석하고 분류하는 데 초점을 맞춘다면, 생성형 AI는 이미지, 텍스트, 음악, 동영상 등의 새로운 데이터를 창작할 수 있다는 점에서 차별화됩니다. 이 기술은 주로 딥러닝을 기반으로 하며, GANs(Generative Adversarial Networks), VAEs(Variational Autoencoders), 그리고 최근 주목받고 있는 Diffusion Models 등의 방법을 통해 구현됩니다. 생성형 AI의 주요 기술생성형 AI의 대표적인 기술로는 GANs, VAEs, 그리고 Diffusion Models이 있습니다. GANs는 생성자(Gener..

1. AutoML이란?AutoML(Automated Machine Learning)은 인공지능 모델 개발 과정에서 전문가의 개입을 최소화하고 자동으로 최적의 모델을 찾는 기술입니다. 일반적으로 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구축하려면 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등 복잡한 과정이 필요합니다. 하지만 AutoML을 활용하면 이 모든 과정을 자동화하여 누구나 쉽게 AI 모델을 생성할 수 있습니다. 이는 데이터 과학 지식이 부족한 사용자도 효율적으로 인공지능을 활용할 수 있도록 돕습니다.2. AutoML의 핵심 기능AutoML의 핵심 기능은 데이터 전처리 자동화, 모델 선택 및 조합, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가 및 배포까지 포함됩니다. 먼저, AutoML은 데이터셋을 분..

강화학습의 개념 – 보상 기반 학습의 원리강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능이 환경과 상호 작용하며 최적의 행동을 학습하는 기법입니다. 에이전트(Agent)는 환경(Environment)에서 행동(Action)을 수행하고, 그에 따른 보상(Reward)을 받으며 목표를 달성하는 방향으로 학습합니다. 이러한 방식은 게임 AI, 로봇 공학, 금융 시장 예측, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 강화학습의 핵심 요소는 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward)이며, 이를 통해 에이전트는 점진적으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 훈련됩니다. 강화학습의 주요 알고리즘 – DQN, PPO, A3C강화학습에는 여러 가지 학습 알고리즘이 존재하며, 대표적..