huiyu's blog

재미있게 알아보는 AI 키워드 70 - 인공지능의 다양한 형태 41. 에이전트 지향 - 특정 역할이나 임무가 주어진 인공지능을 에이전트라고 한다. - 에이전트 지향이란 하나의 큰 인공지능 머신을 만드는 것이 아닌, 개별 인공지능들에게 역할과 목적을 분산시켜 할당하는 것을 말한다. - 에이전트 간 협력을 통해 기능을 구현하고자 하는 기법을 멀티 에이전트라고 한다.42. 지식 지향 - 지식을 쌓아서 고도의 지능을 만드는 접근법 43. 분산 인공지능 - 하나의 거대 인공지능을 만드는 중앙 집권적인 방식이 아닌, 작은 기능을 가진 인공지능을 조합하여 결과적으로 거대 인공지능을 실현하고자 하는 것은 분산 인공지능이라고 한다. 멀티에이전트와 비슷하지만 에이전트만큼의 자주성이 없으며 단일 기능을 가진 인공지능을 조합..

재미있게 알아보는 AI 키워드 70 - 빅데이터와 인공지능의 예측27. 데이터마이닝 (Data mining) - 축적된 데이터를 읽어 데이터 분석기술을 이용해 숨겨진 특성을 밝혀내는 것 - 인터넷의 대중화와 함께 방대한 정보가 쌓이며 주목, 방대한 데이터에서 의미있는 정보를 추출할 수 있는 기술이 필요 28. 협업필터링(Collaborative filtering) - 데이터 마이닝 기술의 하나로 특히 사용자 데이터 분석 기법으로 주목 - 인터넷 쇼핑 사이트 등에 있는 '추천 시스템'은 이 기법을 사용. - 사용자의 선호도는 해당 사용자의 현재까지 행동 이력을 통해 추측, 만약 해당 사용자에 대한 데이터가 없더라도 전체 사용자 데이터로부터 비슷한 사용자를 찾아 그 사용자의 구매이력을 통해 추측할 수 도 있..

재미있게 알아보는 AI 키워드 70 - 인간의 뇌를 닮은 인공지능책 재미있게 알아보는 AI 키워드의 키워드 번호를 기준으로 정리 20. 딥Q네트워크(Deep-Q-Network), DQN - 딥러닝과 강화학습의 하나인 Q러닝을 조합한 기법, 딥마인드 개발 - 아타리가 개발한 다섯가지 게임을 사람과 동등한 수준으로 플레이하는 인공지능 개발, 이후 알파고 개발 - DQN을 이용한 AI는 게임 화면을 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 사용, 게임 컨트롤러의 조작을 출력 데이터로 사용 학습의 보상은 게임 점수, 컨트롤러 조작을 학습하여 점수를 향상시키는 것이 목적. -> 입력과 출력의 반복을 통해 스스로 학습(강화학습)해 어떤식으로 플레이해야 점수가 향상되는지 배운다.24. 퍼셉트론 - 뇌의 뉴런의 동작을 모델, 뉴..

재미있게 알아보는 AI 키워드 70 - 인간을 넘어선 인공지능16. IBM 왓슨 - IBM이 개발한 자연언어 특화 인공지능 - 위키피디아(wikipedia)에서 자연언어 집합에서 단어와 단어의 상관관계를 학습 (단어의 상관관계란, 두개의 동일한 단어가 문장에서 어느정도 빈도로 나오는지 확률적으로 계산하는 것을 의미)17. 알파고 - 딥러닝을 핵심 기술로 채택한 딥마인드(DeepMind)에서 개발한 바둑 AI - 바둑은 장기나 체스해 비해 둘 수 있는 수가 압도적으로 많으며(10의 330제곱), 완전정보 게임 중 가장 어렵다. (완전 정보게임 : 게임의 전체 정보를 플레이어가 볼 수 있는게임, 반대어 불완전정보게임은 플레이어가 일부정보밖에 볼 수없다.(ex-카드게임)) - 몬테카를로 트리탐색이라는 시뮬레이..

Hello Coding 쌩초보의 처음 프로그래밍 파이썬 '파이썬은 어렵지 않다', '파이썬은 배우기 쉽다', '다양한 분야에 활용도가 높다'. 이런 얘기를 들으면서 파이썬을 배워보고 싶은 마음은 있었지만, 무엇부터 시작해야 될지 어떻게 공부해야 될지는 감이 잡히지 않았다. 무언가를 새로 배우는것에 대한 부담감 역시 갖고 있어서 쉽게 시작하지 못했다. 그렇게 생각만 하고 있다 헬로코딩 시리즈의 '쌩초보의 처음 프로그래밍 파이썬'을 알게 되었다. 비전공자를 대상으로 쓰여진 책이기 때문에 내용이 너무 쉬운 것만 있진 않을까 생각했었는데, 막상 읽어보니 오히려 쉽게 쓰여져 있어 처음 공부하는데도 부담없이 끝까지 볼 수 있었다. 파이썬에 있어서 중요한 개념들을 이해하기 쉽게 잘 정리하고 있어 파이썬을 처음 공부하..

게임을 움직이는 수학과 물리 4장 - 2차원 4.1 차원- 차원 : 공간을 표현하는 한가지 지표. 3차원이란 차원이 3개란 의미인데 가로, 세로, 높이를 가리킨다. 2차원이란 가로와 세로로 구성된 차원으로 일반적으로 평면 디스플레이에서 사용한다.4.2 좌표- 좌표 : 화면에서의 위치를 나타낸 것-좌표의 이동 : (5,2)->(1,4)로 이동하는 것은 x는 5->1, -4만큼 움직이고 y축은 2->4, 2만큼 움직인다. 결국 (-4, 2)만큼 움직인 것이다. (-4, 2)가 이동량이 되는데 이 이동하는 정보를 벡터(vector)라고 한다.4.3 좌표와 벡터 - 위치를 나타내는 것은 좌표, 이동량을 나타내는 것은 벡터 모두 (x,y)형태로 표기한다. 좌표는 어느 지점을 가르키는 위치 정보이고, 벡터는 이동량..

사회와 역사 속의 인공지능(1~9)학습하고 진화하는 인공지능10. 딥러닝(심층학습) - 뉴럴네트워크 기술 중 하나(뉴런 구조와 움직임을 모델화) - 학습데이터를 주입하여 특징을 알아서 추출 - 이미지 데이터나 파형데이터처럼 기호로 표현할 수 없는 데이터의 패턴을 인식하여 학습11. 머신러닝(기계학습) - 기계 스스로 학습, 새로운 지식을 습득하는 게 아닌 이미 구현한 사고를 조절해서 사전에 정해놓은 지식 형태로 축적 *지도학습과 비지도 학습 - 지도학습 : '교사 데이터'를 준비해 한가지 방향으로 학습 - 비지도학습 : 자신이 모은 데이터를 사용하여 학습 -> 지도학습은 특정 입력에 대한 반응(답)이 교사 데이터가 된다. 따라서 대량의 데이터가 입력으로 필요하며, 비지도 학습은 제대로 학습할 수 있는 환..