Miracle AI Lab

YOLO와 인공지능 YOLO(You Only Look Once)는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 발전을 이룬 객체 탐지 알고리즘이다. YOLO는 다음과 같은 특징이 있다. 1. 단일 신경망 구조- YOLO는 이미지 전체를 한 번에 입력으로 받아 처리하는 단일 신경망을 사용한다. 이는 다른 객체 탐지 시스템들이 여러 단계를 거쳐 객체를 탐지하는 것과 대조적이다. YOLO는 이미지를 SxS 그리드로 분할하고, 각 그리드 셀별로 바운딩 박스와 클래스 확률을 예측한다. 2. 속도와 정확도의 균형:- YOLO는 이미지를 단 한 번의 평가(pass)로 분석하고 객체를 탐지한다. 이는 프레임별로 빠르게 처리해야 하는 비디오 스트림 분석에 특히 유리하다. YOLO는 처리 속도를 높이면서도 높은 정확도를 유지하는 방..

About AI 2024. 7. 16. 16:04

인공지능과 수치해석 수치해석은 복잡한 수학적 문제를 컴퓨터를 이용해 숫자로 근사하는 과학적 방법론이다. 이를 통해 실제로 해를 구하기 어려운 문제들을 실용적으로 해결할 수 있다. 이런 이유로 인공지능에 적용이 될 수 있고, 구체적으로 적용될 수 있는 것은 다음과 같은 것이 있다.근사와 보간 (Approximation and Interpolation):근사: 특정 함수나 데이터를 더 간단하게 표현하여 계산을 용이하게 하는 것이다. 예를 들어, 복잡한 함수를 다항식과 같은 간단한 형태로 바꿔서 계산할 수 있다. 이 과정에서 원본 함수와 유사한 형태를 갖도록 다항식의 계수를 조정한다.보간: 주어진 데이터 포인트들 사이의 미지의 데이터 포인트를 추정하는 방법이다. 예를 들어, 시간에 따른 온도 측정값이 몇 개 ..

About AI 2024. 7. 15. 14:46

인간의 추론과 인공지능의 추론, 어떤 차이가 있을까? 추론이란 주어진 정보나 지식을 바탕으로 새로운 정보를 도출하는 과정을 말한다. 인간과 인공지능 모두 추론을 할 수 있지만, 그 방식과 한계에는 근본적인 차이가 있다. 이 글에서는 인간의 추론과 인공지능의 추론의 차이를 살펴보고, 왜 인공지능이 인간의 추론을 완전히 흉내 내지 못하는지에 대해 논의하고자 한다. 인간의 추론 인간의 추론은 직관과 경험에 깊이 뿌리를 두고 있다. 우리는 어릴 적부터 수많은 경험을 통해 세상을 이해하고, 이러한 경험들은 우리의 직관을 형성한다. 예를 들어, 불에 손을 대면 뜨겁다는 것을 알게 되면, 우리는 불을 조심하게 된다. 이러한 경험적 학습은 인간의 추론을 보다 풍부하고 유연하게 만든다. 또한, 인간은 감정, 상상력, 창..

About AI 2024. 7. 2. 10:39

인간의 학습과 머신 러닝의 학습 방법은 어떤 차이가 있을까? 학습은 경험, 연구, 또는 가르침을 통해 지식이나 기술을 습득하는 과정이다. 인간의 학습과 머심 러닝은 이 기본 목적을 공유하지만, 그 메커니즘, 적응성, 그리고 결과 면에서 상당히 다르다. 이러한 차이를 이해하는 것은 두 가지의 능력과 한계를 밝히는 것뿐만 아니라, 인공지능을 통해 인간의 인지 과정을 모방하려는 복잡성을 강조하는 것이다. 학습의 메커니즘인간의 학습은 감각 정보를 처리하고, 기억을 만들며, 경험에 따라 행동을 적응시키는 뇌의 능력을 포함하는 다면적인 과정이다. 이는 감정적, 사회적, 환경적 요인을 포함하는 전체론적인 과정이다. 인간은 관찰, 모방, 교육, 시행착오 등 다양한 방법으로 학습을 한다. 추론, 문제 해결, 비판적 사고..

About AI 2024. 6. 25. 16:49

인간과 인공지능 학습 방법의 차이점 인간 지능을 이해하고 복제하려는 탐구는 인공 지능(AI)의 발전을 주도했다. AI 시스템은 점점 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었지만, AI 시스템이 사용하는 학습 방법은 인간이 사용하는 학습 방법과 크게 다르다. 이러한 차이점은 학습의 기본 원리, 프로세스 및 결과에 있으며, 이는 역량과 적용의 차이로 이어진다. 1. 학습 과정: 타고난 것 vs. 알고리즘인간은 환경으로부터 학습하는 타고난 능력을 가지고 태어났다. 유아기부터 인간의 학습은 호기심, 탐구, 상호작용에 의해 주도된다. 인간 두뇌의 신경 가소성 덕분에 경험에 반응하여 적응하고 재구성할 수 있다. 경험 학습으로 알려진 이 과정에는 감각 입력, 사회적 상호 작용 및 피드백을 기반으로 신경 연결을 형성, ..

About AI 2024. 6. 24. 15:21

인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능, 왜 어려운가? 현대 사회는 인공지능(AI) 기술의 발전으로 놀라운 변화를 겪고 있다. 자율주행차, 챗봇, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 AI는 우리의 삶을 편리하게 만들고 있다. 그러나 여전히 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능을 개발하는 것은 매우 어려운 일ㅇㅣ다. 그 이유는 무엇일까? 첫째, 현대 컴퓨터의 연산 방식이 인간의 뇌와 근본적으로 다르기 때문이다. 컴퓨터는 디지털 방식으로 데이터를 처리하며, 모든 정보가 이진수 형태로 표현된다. 이는 명확한 규칙과 논리를 바탕으로 계산되지만, 인간의 뇌는 아날로그 신호와 화학적 신호의 복잡한 상호작용을 통해 정보를 처리한다. 또한, 컴퓨터는 선형적으로 작업을 처리하는 반면, 인간의 뇌는 병렬 처리를 통해 동시에 여러 ..

About AI 2024. 6. 1. 14:27

참조 무결성: 데이터 전처리의 필수 전제 조건 데이터 전처리는 현대 데이터 분석과 데이터 과학에서 중요한 역할을 한다. 하지만 데이터 전처리의 시작점은 반드시 참조 무결성을 보장하는 것에서 출발해야 한다. 참조 무결성은 데이터베이스의 여러 테이블 간의 관계를 유지하는 데 필수적인 규칙이며, 이를 통해 데이터의 일관성과 신뢰성을 확보할 수 있다. 참조 무결성이 보장되지 않는 데이터베이스는 일관성 없는 데이터를 낳을 수 있다. 일관성 없는 데이터는 분석 결과에 심각한 왜곡을 초래하며, 이를 기반으로 한 의사결정은 잘못된 방향으로 나아갈 위험이 커진다. 데이터베이스에서 외래 키 제약 조건을 통해 참조 무결성을 유지하면, 한 테이블의 행이 다른 테이블의 유효한 행을 참조하도록 강제할 수 있다. 이는 데이터베이스..

About AI 2024. 5. 28. 13:16

참조 무결성이 필요한 이유 참조 무결성(Referential Integrity)은 관계 데이터베이스 관계 모델에서 두 관련 있는 관계 변수 간의 일관성(데이터 무결성)을 말한다. 참조 무결성은 AI시대 효과적인 빅 데이터 활용을 위해서는 반드시 필요한다. 다음과 같은 이유에서 중요하다. 1. 데이터 일관성 유지참조 무결성은 데이터베이스의 테이블 간의 관계를 일관되게 유지한다. 예를 들어, 주문테이블의 고객ID가 고객테이블의 고객ID를 참조할 때, 참조 무결성이 보장되지 않으면 존재하지 않는 고객ID를 참조할 위험이 있다. 이는 데이터의 신뢰성을 저해하고, 데이터베이스의 일관성을 깨트릴 수 있다. 2. 데이터 무결성 보장참조 무결성은 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장합니다. 예를 들어, 삭제 규칙과 같은 제..

About AI 2024. 5. 27. 14:55