늦깎이 공대생의 인공지능 연구실

기계학습을 이해하기 위해서 주요 용어들을 정리할 필요가 있습니다. 인공지능을 공부하시는 분들이 많아지면서 기계학습의 기초에 대해 자세히 정리된 자료들이 많으므로 여기서는 기계학습의 용어에 대한 정의를 확인해 보는 것으로 하고자 합니다. 알고리즘(Algorithm) 알고리즘은 기계가 특정한 목표를 달성하기 위해 따르는 규칙의 집합을 말합니다. 알고리즘은 입출력 및 입력에서 출력에 이르기까지 필요한 모든 단계를 정의하는 요리법이라 할 수 있겠습니다. 요리법은 재료라는 입력이라 한다면 요리된 음식은 출력으로 비유할 수 있고, 재료를 다듬고 이를 조리하는 각 단계에 대한 설명서를 알고리즘이라 할 수 있겠습니다. 기계학습(Machine Learning) 기계학습은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하여 예측할 수 있도록..

인공지능이라는 단어를 접하게 되었을 때 여러분들은 어떤 이미지가 떠오르시나요? 이름 그대로 사람의 힘으로 가공된(人工) 사람과 같은 지적 능력(知能)을 의미하지요. 그렇다면 어떤 분은 이러한 질문을 하실것입니다. 그렇다면 인공지능도 사람처럼 스스로 학습을 할 수 있는건가요? 정답부터 말씀드리자면 'Yes!'입니다. 인공지능 또한 사람처럼 새로운 것에 대해 학습하고 이를 토대로 판단을 할 수 있도록 설계할 수 있습니다. 이는 마치 인공지능 프로그램이 실행되고 있는 컴퓨터가 직접 학습을 하는 것 처럼 보입니다. 그래서 사람들은 이러한 방법을 '기계학습(機械學習)'이라고 칭합니다. 그렇다면 기계학습의 정확한 정의는 무엇일까요? 기계학습을 연구하는 학자들에게 기계학습은 다음과 같이 정의되고 있습니다. 기계학습(..

최근 인공지능의 비약적인 발전으로 컴퓨터에 한정된 분야를 넘어 제조업, 서비스업 등 다양한 분야에서 인공지능과 관련된 기술들을 볼 수 있게 되었습니다. 이 뿐만 아니라 지속적인 연구로 인공지능의 성능이 사람의 능력을 뛰어넘을 뿐 아니라 처리 속도 또한 빨라지고 있습니다. 연구 동향 또한 상당히 빠르게 바뀌고 있기 때문에 오늘 arXiv에 게재된 논문의 내용일 불과 몇달 후에 더 발전된 기술이 등장하는 시대가 된 것이지요. 이토록 빠르게 발전하는 인공지능 분야에 대해 블로그를 시작하는 것에 대해서도 상당한 고민을 해왔습니다. 지금까지 블로그를 통해 소개한 내용들이 몇 달 후에는 불필요한 내용이 될 수도 있기 때문이지요. 그러한 생각을 하던 도중 제 자신에게 이러한 질문을 던져보았습니다. "그렇다면 인공지능..