Miracle AI Lab

퍼지이론과 퍼지이론의 적용분야 퍼지 이론은 1965년에 Lotfi Zadeh에 의해 제안된 이론으로, 불확실성과 애매모호함이 있는 문제에 대해 수학적인 접근 방식을 제공한다. 전통적인 논리 시스템이 0(거짓)과 1(참)으로 이루어진 이진시스템을 가지고 있는 반면, 퍼지 이론은 0과 1 사이의 모든 값들을 인지할 수 있게 해서 문제에 대한 보다 다양한 접근을 가능하게 해 준다. 현재 퍼지 이론은 다음과 같은 분야에서 적용되고 있다. 1. 퍼지 로직 컨트롤러: 퍼지 로직은 제어 시스템에서 널리 사용되며, 이는 특히 온도와 같은 일부 변수가 정확한 값보다는 "높음", "중간", "낮음"과 같은 모호한 용어로 더 잘 표현될 수 있는 상황에서 특히 유용하다. 에어컨, 세탁기, 냉장고와 같은 가전제품에서 퍼지 로직..

퍼지이론 2023. 7. 6. 17:53

‘딥 언더스탠딩’은 어떻게 구현이 될까? 딥 언더스탠딩이 어떻게 구현되는지는 아직 완전히 답할 수 있는 수준은 아니다. 딥 언더스탠딩은 아직 연구 단계에 있으며, 이 분야의 최첨단 기술이지만 아직 모든 문제가 해결된 것은 아니다. 하지만, 몇 가지 기본 원칙과 사용되는 기술에 대해서는 설명할 수 있다. 딥 언더스탠딩은 인공지능이 사람처럼 세상을 이해하고, 그에 따른 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 딥 러닝과 같은 기술이 사용되지만, 딥 언더스탠딩은 단순한 패턴 인식을 넘어서 사람처럼 사고하고 문제를 이해하려고 한다. 딥 언더스탠딩은 딥 러닝의 상위개념으로 보면 된다. 딥 러닝의 약점을 보완하기 위해 나온 것이 딥 언더스탠딩이다. 딥 러닝은 특정 영역에서 인간을 흉내 내거나 ..

딥언더스탠딩 2023. 7. 4. 16:41

‘딥 러닝’과 ‘딥 언더스탠딩’의 차이 딥 러닝과 딥 언더스탠딩은 모두 인공지능에 반드시 필요한 분야이지만 하는 역할은 다음과 같은 차이가 있다. 딥 러닝 (Deep Learning): 딥 러닝은 인공 신경망을 기반으로 하는 머신 러닝의 한 분야이다. 이는 대량의 데이터를 통해 복잡한 패턴을 학습하고 예측을 수행하는데 사용된다. 딥 러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용되며, 수많은 레이어를 가진 신경망을 통해 입력 데이터의 복잡한 특성을 자동으로 추출하고 학습하는 데 주력한다. 딥 러닝은 지금 우리가 접하는 인공지능 제품에 대부분 적용되어 있다. 알파고, 인공지능 스피커, 그리고 최근 이유가 되는 ChatGPT에도 예외 없이 딥 러닝이 적용되어 있다. 딥 러닝의 인공지능..

딥언더스탠딩 2023. 7. 3. 16:28

왜 ‘딥 언더스탠딩(Deep Understanding)’인가? ‘딥 언더스탠딩(Deep Understanding)’은 인공 지능이 인간처럼 세상을 이해하고, 그에 따른 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 개발하는 것을 목표로 한다. 그래서 중요성이 부각되는 것이다. ‘딥 언더스탠딩’은 인공지능을 구현하는데 다음과 같은 이유에서 중요한 요소로 꼽힌다. 1. 보다 정교한 예측과 분석: 딥 언더스탠딩을 통해 인공 지능은 단순히 패턴을 인식하는 것을 넘어, 문맥을 이해하고 추론을 할 수 있다. 예를 들어, 의료 분야에서는 이미지를 통해 병을 진단하거나, 텍스트 데이터를 통해 환자의 상태를 예측하는 등의 작업이 가능해진다. 기존의 머신 러닝이나 딥 러닝으로는 자료를 가져올 수 있을 뿐 추론이나 예측하는 것은 불가능하..

딥언더스탠딩 2023. 6. 28. 15:51

인간과 인공지능의 학습 방법 차이는 인간의 학습과 인공지능의 학습이 비슷하다고 생각하지만 이 둘은 몇 가지 주요한 방면에서 차이가 있다. 1. 학습 방법: 인간은 경험, 상호작용, 반복, 시행착오를 통해 학습한다. 인간의 학습은 일반적으로 복잡하고 다양한 과정을 거치며, 감성적인 요소와 직관, 창의성을 포함한다. 반면에 인공지능은 알고리즘과 데이터를 기반으로 학습한다. 주로 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 찾고, 이 패턴을 사용하여 예측하거나 결정을 내린다. 인간은 스스로 데이터를 만들지만 인공지능은 스스로 데이터를 만들 수 있다. 2. 전이 학습: 인간은 한 영역에서 배운 지식을 다른 영역에 적용하는 능력이 있다. 예를 들어, 수학적 개념을 배운 후에는 이를 물리학, 공학, 경제학 등 다른 분야에..

머신러닝 2023. 6. 27. 18:47

폰 노이만 컴퓨터에서 인공지능은 어떻게 구현될까? 폰 노이만 컴퓨터는 현대 컴퓨터 아키텍처의 기본을 형성하며, 이는 CPU, 메모리, 입력, 출력 장치 등 주요 부품으로 구성되어 있다. 폰 노이만 아키텍처에서 인공지능을 구현하는 방법은 다양한 알고리즘과 프로그래밍 기술에 따라 다르지만, 대체로 몇 가지 주요 단계를 따르게 된다. 1. 데이터 수집: 인공지능은 머신 러닝 모델이 적용될 경우 대량의 데이터가 필요하다. 수집된 데이터는 훈련 데이터로 사용되며, 예측, 분류, 추천 등 다양한 작업에 이용될 수 있다. 최근 이슈가 되는 ChatGPT도 데이터가 수집이 되었기에 인간이 놀랄 정도의 답을 내놓을 수 있었던 것이다. 2. 데이터 전처리: 수집된 데이터는 전처리 과정을 거친다. 누락된 값의 처리, 이상치..

머신러닝 2023. 6. 26. 16:54

ChatGPT가 못하는 것은? 불완전한 존재인 인간이 만든 ChatGPT는 대화형 인공지능 모델로 한계점이 있고, 못 하는 것도 있다. ChatGPT가 못하는 것은 다음과 같은 것이 있다. 1. 개인적인 의견과 경험: ChatGPT는 개인적인 의견, 믿음 또는 경험을 가지고 있지 않다. 단지 학습된 패턴과 정보를 기반으로 응답만을 제공한다. 즉, 인간처럼 같은 경험을 하더라도 다른 느낌을 표현하는 것은 불가능하다. 또한 ‘8월 말 정동진에 가서 조용한 밤바다를 걸을 때 복잡한 마음도 정리되고 힐링도 된다’는 것과 같은 경험을 이야기해 줄 수 없다. 2. 독립적 추론: ChatGPT는 보기에는 그럴듯한 응답을 생성할 수 있지만 독립적인 추론 능력이나 비판적으로 생각할 수 있는 능력은 가지고 있지 않다. C..

딥러닝 2023. 6. 23. 14:32

ChatGPT와 같은 언어 생성 모델에는 다음과 같은 단점이 있다. 1. 정보제공의 한계: ChatGPT는 훈련 데이터셋에서 학습한 정보를 바탕으로 응답을 생성한다. 이 모델은 인터넷에 연결되어 있지 않으며 실시간 정보에 접근할 수 없다. 특히나 스스로 새로운 정보를 찾아서 학습할 수 없다. 이는 모르는 것이 있으면 스스로 정보를 찾거나 전문가에게 물어보는 등 인간의 행동과는 차이가 있다. 2. 문맥을 이해하지 못한다: ChatGPT는 때때로 주어진 문맥을 완벽하게 이해하지 못할 수 있다. 특히 긴 대화에서 이전의 메시지를 잊거나 일관성을 유지하는 데 어려움이 있을 수 있다. 특히 대화나 문맥 속 숨겨진 의미를 찾지 못하는 경우가 있다. ChatGPT는 특히 거시기, 충분히, 적당히 등 뜻이 분명하지 않..

딥러닝 2023. 6. 2. 10:21