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(2) 머신러닝 머신러닝은 사전적인 의미로 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야로서 표현과 일반화에 중점을 두고 있으며, 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통한 학습, 학습을 기반으로 한 판단이나 예측이라고 할 수 있다. 머신러닝은 3가지 접근법으로 연구가 진행되어왔다. 1. 신경모형 패러다임(신경 모형은 퍼셉트론에서 출발해서 지금의 딥러닝으로 이어짐) 2. 심볼 개념의 학습 패러다임(숫자나 통계이론 대신 논리학이나 그래프 구조를 사용) 3. 현대지식의 집약적 패러다임(백지상태에서 학습을 시작하는 신경모영은 지양, 이미 학습된 지식 재활용) 톰 미첼의 PET 만약 컴퓨터 프로그램이 특정한 Task를 수행할 때 성능(Performance)만큼 개선되는.. 2020. 10. 13.
(1) 인공지능 인공지능이란 무엇일까? 인공지능은 '인간의 판단, 행위, 인지 등을 이해해서 인간의 지능을 기계가 갖출 수 있도록 하는 것' 이라고 할 수 있다. 지능이라고 하는 것은 '도전적인 새로운 과제를 성취하기 위한 사전지식과 경험을 적용할 수 있는 능력'이라고 말할 수 있으며 이것은 결국 인간의 지적 능력을 지칭하는 것이라고 할 수 있다. 이러한 능력은 다양한 상황과 문제에 융통성을 갖고 반응하는데 사용될 수 있고 학습능력(Learning Ability)과도 관련이 있다. 인공지능의 역사 a. 인공지능의 시작 오타마타 이론, 신경 회로망, 지능에 관한 연구 등의 워크숍을 개최하여 "학습의 모든 면 또는 지능의 다른 모든 특성으로 기계를 정밀하게 기술할 수 있고 이를 시뮬레이션 할 수 있다." 라고 제안했다. 다.. 2020. 10. 12.

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