전체 글35 머신 러닝과 자연어 처리 최근 머신러닝 기술이 대두되면서, 이를 자연어 처리(NLP)에 활용할 경우 여러 가지 가능성이 대두되고 있습니다. 이번 글에서는 이를 설명하기 위해, 먼저 머신러닝과 자연어 처리가 무엇인지 간단히 알아보겠습니다. 머신러닝 개요 머신러닝은 주어진 데이터를 이용하여 데이터 패턴을 학습하는 것을 의미합니다. 이에 따라 데이터 분석 및 패턴 인식, 그리고 이를 통한 예측과 분류 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 머신러닝은 기본적으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습 세 가지 유형으로 나뉩니다. 그리고 이러한 머신러닝 기술은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 매핑을 수행하기 때문에, 이를 통해 데이터와 관련된 여러 문제들이 해결됩니다. 최근 머신러닝 기술 발전으로 AI 분야에 뛰어든 많은 인재들이 있으며, 이런.. 2023. 5. 20. 메타버스의 개념과 발전 그리고 영향 메타버스는 일반적으로 일종의 가상현실로 여겨집니다. 닐 스티븐슨의 1992년 SF소설 '스노 크래시(Snow crash)'에서 처음 사용한 단어로, 오늘날 우리에게 가상 세계를 지칭하는 단어로 널리 알려져 있습니다. metaverse 철자 그대로 meta(가상) + universe(우주, 세계)가 합성된 신조어로 현실의 상호작용을 가상공간에서도 가능하도록 한 여러 가지 콘텐츠를 아우르는 용어입니다. 메타버스의 발전 메타버스는 코로나19 팬데믹 이후 디지털 공간에서의 사회적 교류가 증가함에 따라 더욱 발전하였습니다. 페이스북은 이러한 흐름을 인식하고, 메타(Meta)로 이름을 변경하고 메타버스 관련 사업을 추진하고 있습니다. 메타버스의 발전은 다양한 기술적 혁신에 의해 이루어지고 있습니다. 가상현실(VR).. 2023. 5. 20. 인공지능(AI)과 로봇공학의 융합 인공지능(AI)과 로봇공학은 현대 사회에서 빠르게 발전하고 있는 분야로, 두 분야의 융합은 새로운 기술과 혁신을 가능하게 합니다. 이 글에서는 인공지능과 로봇공학의 개념과 융합의 중요성, 현재의 융합 기술과 응용 분야, 그리고 융합의 장점과 도전 과제에 대해 살펴보겠습니다. 인공지능(AI)과 로봇공학의 개념 1 인공지능(AI)의 개념과 기술 인공지능은 컴퓨터 시스템이 사람과 유사한 지능적인 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지는 분야입니다. 인공지능 기술은 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리 등을 포함하며, 컴퓨터 시스템이 데이터를 학습하고 패턴을 인식하여 문제를 해결하는 능력을 갖출 수 있게 합니다. 2 로봇공학의 개념과 기술 로봇공학은 로봇의 개발, 제어, 운영을 다루는 학문 분야입니다. 로봇은 프로그.. 2023. 5. 19. 인공지능(AI)의 머신 러닝과 딥 러닝에 대한 탐구 인공지능(AI)은 오늘날 빠르게 진화하는 기술 환경에서 혁신적인 잠재력을 가진 획기적인 분야로 부상했습니다. 인공지능 내에서, 두 개의 유명한 분야, 즉 딥 러닝과 머신 러닝이 상당한 관심을 받았습니다. 이 첨단 기술은 의료 및 금융에서 운송 및 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 산업에 혁신을 가져왔습니다. 이 글에서는 이전 글에서 잠깐 언급했던 딥러닝과 머신러닝의 복잡성을 파헤쳐 이들의 원리, 적용 및 사회에 미치는 영향에 대한 조금 더 자세한 이해를 제공할 것입니다. 인공지능의 영역으로 가는 조금은 깊은 여정을 시작해 봅시다. 머신 러닝이란 머신 러닝은 컴퓨터가 명확한 프로그래밍 없이 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 AI의 하위 집합입니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고.. 2023. 5. 18. 인공지능(AI)의 개요와 동작 원리 인공지능(AI)은 컴퓨터 시스템이 인간의 학습, 추론 및 지각 능력과 유사한 작업을 수행할 수 있도록 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공지능은 인간과 동물의 지능을 모방하여 문제를 해결하고 의사 결정을 내리는 능력을 갖추려는 목표를 가지고 있습니다. 이 글에서는 인공지능의 동작원리와 종류와 응용분야에 대해 간략하게 알아보겠습니다. 인공지능(AI)의 동작 원리 인공지능은 다양한 알고리즘과 기술을 활용하여 작동합니다. 아래에서 인공지능의 동작 원리에 대해 상세하게 설명하겠습니다. 1. 데이터 수집 및 전처리 인공지능은 학습을 위해 데이터를 수집하고 이를 전처리합니다. 데이터는 다양한 형태일 수 있으며, 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형식의 데이터를 활용할 수 있습니다. 수집한 데이터는 정제되고 .. 2023. 5. 18. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음
