01. 머신러닝의 개념 머신러닝은, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍 되지 않아도 데이터를 통해 학습하고, 그 학습을 통해 예측하거나 결정을 내리는 기술을 뜻한다. 데이터만 사전에 학습이 되어있으면, 컴퓨터가 데이터를 보고 스스로 규칙을 찾아내고 그 규칙을 바탕으로 새로운 데이터를 예측하는 방법을 배우는 것.  머신러닝은 하나의 개념으로, 하위에 다양한 머신러닝 모델 ( 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정트리, K-최근접이웃 등등 ) 이 존재한다.머신러닝은 사용자가 요청하는 행동에 따라 맞는 모델을 적용하여 문제를 해결한다.  02. 머신러닝의 과정 ( 학습 및 예측 )훈련데이터를 기반으로 문제를 해결하기에 필수적인 데이터가 사전에 학습 되어야 양질의 결과물을 얻을 수 있다.  학습 단계 : 훈련 데이터 ..

01. 머신러닝이란?정의: 데이터를 통해 학습하고, 학습한 내용을 바탕으로 예측하거나 결정을 내리는 AI 기술.예시: 이메일 스팸 필터링, 영화 추천 시스템 등. 02. 머신러닝의 세부 유형📌 지도학습정답이 포함된 데이터를 사용하여 학습하는 방법. ( 입력-정답 쌍이 필요 ) 고양이와 강아지 사진에 각각 "고양이", "강아지" 라고 라벨을 붙여 컴퓨터에게 가르쳐 주면, 추 후 컴퓨터에게 해당 내용을 물어 보았을 때 학습된 결과 데이터를 기반으로 "고양이"와 "강아지"를 분류 할 수 있음🔍 사진 분류, 주택 가격 예측, 스팸 이메일 필터링📌 비지도학습정답이 없는 데이터를 사용하여 패턴을 찾는 방법.여러 사람의 취향을 분석하여 비슷한 취향을 가진 사람들끼리 그룹을 만들어 분류 할 수 있음.🔍 고객 세..

01. 인공지능 ( AI ) 이란?인공지능은 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 학습 할 수 있도록 만드는 기술이다.인공지능은 로봇이나, 스피커, 자동차같은 하드웨어가 아니고 그것에 들어가는 소프트 웨어인 셈이다. 즉, 인공지능도 사람이 컴퓨터한테 내리는 명령어의 집합체이며, 사용자가 설정한 정해진 알고리즘에 따라서만 계산한다.현재 많이 사용하는 대다수의 인공지능은 많은 양의 데이터로부터 일정한 규칙 ( 특징이나 패턴 ) 을 찾고, 이 특징을 바탕으로 데이터 분류 및 예측을 수행하는 방식이다.  02. 인공지능의 주요 하위 분야인공지능의 하위 분야를 설명하기 이전, 알고리즘의 뜻을 먼저 알아보자면 다음과 같다. 🔍 알고리즘이란?알고리즘은 문제를 해결하기 위한 단계별 지침을 의미한다, 쉽게 말해서, 특정 작업을 ..

01. 자연어란?한국어와 영어 등 우리가 평소에 쓰는 말 ( 음성, 텍스트 )를 통틀어 자연어라 칭한다.02. 자연어 처리란?자연어( 사람이 말하거나 글로 쓴 것 )를 이해하고, 처리하는 기술 분야이며, 쉽게 말해 사람의 언어를 컴퓨터가 이해하도록 만들어서사용자가 필요한 내용을 수행 하게 만드는 것.대표적으로, [ 키워드 중심의 인터넷 서치 엔진, 검색, 기계번역, Chat GPT 같은 챗봇 형식의 AI, 특정 사이트에서 데이터를 수집하여 사용자에게 맞는 뉴스를 추천해 주고, 원하는 물품을 큐레이션 해 주는 기능 ] 등 의 다방면 활용이 가능하다.03. 인공지능 비서로 보는 자연어 처리과정의 이해 1) 인간의 음성 및 텍스트를 인식한다.2) 자연어 처리 기술을 통해 질문, 지시와 관련성이 높은 것을 검색..