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데이터 정제 과정 데이터 정제(Data Cleaning)는 데이터를 분석에 적합한 형태로 만드는 과정으로, 데이터의 정확성과 일관성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 데이터 정제는 데이터 전처리의 첫 번째 단계로 다음과 같은 과정을 거친다. 1. 결측치 처리(Missing Value Handling)결측치는 데이터셋에 값이 없는 경우를 말한다. 예를 들어 학생들의 시험 점수를 기록한 데이터셋을 가지고 있다고 가정해보자. 5명의 학생이 있는데, 두 번째 학생과 네 번째 학생의 점수가 누락되었다면 이것이 결측치이다.. 처리 방법:결측치 제거: 결측치가 포함된 데이터를 완전히 삭제한다.예시: 5명의 학생 중 2명의 점수가 누락된 경우, 이 2명의 학생 데이터를 삭제하여 3명의 학생 데이터만 남긴다.결측치 대체..

강화학습 2024. 8. 1. 10:56

인간의 학습방법과 AI의 학습방법1. 인간의 학습방법인간의 학습은 경험, 상호작용, 인지적 과정 등을 통해 지식을 습득하고 이를 바탕으로 새로운 상황에 적응하는 과정이다. 이는 다음과 같은 여러 단계를 거치며, 복잡하고 다면적인 특성을 지닌다 1.1 관찰과 모방인간의 학습은 관찰에서 시작된다. 어린아이는 주변 사람들의 행동을 관찰하고 이를 모방함으로써 초기 학습을 시작한다. 이러한 모방 학습은 언어 습득, 사회적 행동, 기본적인 생활 기술 등을 배우는 데 중요한 역할을 한다. 부모가 사용하는 언어를 듣고 따라 하며 아이는 언어를 배우게 되는 것이 이에 해당한다. 이 과정에서 주변 환경과 상호작용하며 사회적 규범과 문화를 익히게 된다. 1.2 연습과 반복연습과 반복은 인간 학습에서 중요한 요소이다. 새로운..

About AI 2024. 7. 25. 12:39

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

데이터 전처리는 데이터 분석 및 머신 러닝 파이프라인의 기본 단계로, 원시 데이터를 깨끗하고 사용 가능한 형식으로 변환하는 것을 말한다. 전처리의 목표는 데이터의 품질을 높이고 일관성을 유지하며 분석에 적합하도록 하는 것이다. 효과적인 전처리는 머신 러닝 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 데이터 전처리는 다음과 같은 과정을 거친다. 1. 데이터 수집데이터 수집은 데이터 전처리의 기초 단계이다. 데이터베이스, 웹 스크래핑, 센서, 설문 조사 또는 제3자 데이터 제공자 등 다양한 출처에서 데이터를 수집하는 것을 포함한다. 수집된 데이터의 품질은 전처리 파이프라인의 다음 단계에 직접적인 영향을 미친다. 데이터 출처의 신뢰성과 관련성을 보장하는 것이 중요하다. 수집된 데이터는 구조화된 데이터, 반구조화된 ..

강화학습 2024. 7. 9. 18:30

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