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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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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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공업수학 ) 공업수학의 차원(次元, dimension) 도구 중 한 가지 선택 후 주제 대상의 효과적 활용에 대해 장점이나 근거, 예시 등을 구체적으로 제시하되 자기 고유 의견을 포함시켜 논술2025.01.241. 벡터(vector)의 효과적 활용 벡터는 선형대수학의 기본 단위라고 할 수 있으며 다양한 데이터들을 쉽게 표현할 수 있다는 점이 큰 장점이라고 할 수 있다. 데이터를 다양한 피처로 표현할 수 있으며, 피처를 목록화시키게 되면 데이터 사이언스에서는 벡터가 곧 피처의 목록이 될 수 있어 데이터 특징을 쉽게 표현할 수 있다는 점이 장점이고 효과적인 활용으로 평가될 수 있다. 또한 데이터들을 표현하는 식을 찾기 위해서 좌표계를 활용해 식을 찾을 수 있는 지도를 만들 수 있다는 점에서 효과적인 활용으로 평가될 수 있다. 최근 머신러닝과...2025.01.24
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데이터베이스 관리 시스템은 많은 장점도 있지만 단점도 있다2025.01.241. 데이터베이스 백업과 회복의 복잡성 데이터베이스의 백업과 회복 절차가 복잡한 이유는 데이터베이스 자체의 본질적인 복잡성에서 시작된다. 현대 데이터베이스는 방대한 양의 데이터를 담고 있고, 각종 필드와 세부 구성이 매우 정밀하게 얽혀 있다. 또한 데이터베이스 환경에서는 이중화와 복제 기술을 통해 데이터를 보호하려는 시도가 이어지고 있는데, 이는 역설적으로 시스템 장애 시 회복 절차를 훨씬 복잡하게 만든다. 결국 데이터베이스 구조가 복잡할수록 백업과 회복 절차 또한 더 어렵고 정교하게 설계되지 않으면 안 된다. 2. 백업 및 회복 ...2025.01.24
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선형회귀(Linear Regression)는 통계인가 머신 러닝인가?2025.05.081. 선형회귀 선형 회귀는 연속 값을 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 선형 회귀 모델은 두 변수 간의 관계를 설명하는 선형 방정식을 찾는 통계적 방법입니다. 선형 회귀 모델은 통계, 공학, 마케팅, 금융, 제조를 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다. 선형 회귀는 데이터를 설명하고 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 방법입니다. 2. 통계와 머신러닝 머신러닝의 등장으로 선형회귀는 주로 '지도 학습' 문제에서 사용됩니다. 선형회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하여 새로운 입력에 대한 출...2025.05.08
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인공지능의 학습과 강한 인공지능의 등장 가능성2025.05.091. 인공지능의 학습 인공지능의 핵심적인 특징은 그것이 학습을 할 수 있다는 것이다. 인공지능의 학습은 기본적으로 수많은 예시를 통해 이루어진다. 대표적인 학습 방식으로 머신러닝(Machine Learning)이 있다. 머신러닝(또는 기계학습)은 컴퓨터를 학습시켜 스스로 규칙을 형성하도록 하는 인공지능 개발 방식이다. 즉 머신러닝은 알고리즘(Algorithm)을 만들어 내는 알고리즘으로, 머신러닝을 통해 컴퓨터가 스스로 프로그램을 작성하기 때문에 사람은 별도의 프로그램을 작성할 필요가 없다. 딥 러닝 (Deep learning)은 ...2025.05.09
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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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