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📘 코딩이란? 강좌 · 3-1단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 딥러닝이란 딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망을 여러 층으로 깊게(deep) 쌓아, 데이터의 복잡한 특징을 단계적으로 학습하는 머신러닝의 한 방법입니다. 머신러닝 중에서도 특히 표현력이 뛰어나 오늘날 AI 발전을 이끌고 있습니다. ‘깊다’는 것은 무슨 뜻일까요? 신경망은 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 이루어집니다. 이 은닉층을 여러 겹으로 깊게 쌓았다는 의미에서 ‘딥(deep)’이라는 이름이 … 더 읽기

📘 코딩이란? 강좌 · 2-4단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 강화학습이란 강화학습(Reinforcement Learning)은 ‘행동을 하고 그 결과로 보상을 받는’ 시행착오를 반복하며 최적의 전략을 학습하는 방식입니다. 아이가 넘어지고 일어서기를 반복하며 걷는 법을 익히는 과정과 비슷합니다. 핵심 개념 에이전트(Agent) : 학습하고 행동하는 주체입니다. 환경(Environment) : 에이전트가 상호작용하는 세계입니다. 상태(State) : 현재 상황에 대한 정보입니다. 행동(Action) : 에이전트가 선택할 … 더 읽기

📘 코딩이란? 강좌 · 2-3단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 비지도학습이란 비지도학습(Unsupervised Learning)은 정답(레이블) 없이 데이터 자체의 구조나 숨은 패턴을 스스로 찾아내는 방식입니다. “이 데이터에는 어떤 그룹이나 규칙이 숨어 있을까?”라는 질문에 답하는 방법이라고 볼 수 있습니다. 대표 유형 군집화(Clustering) : 비슷한 데이터끼리 묶습니다. 고객을 구매 성향별로 나누는 고객 세분화가 대표적입니다. 차원 축소(Dimensionality Reduction) : 중요한 특징만 … 더 읽기

📘 코딩이란? 강좌 · 2-2단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 지도학습이란 지도학습(Supervised Learning)은 ‘문제와 정답’이 함께 들어 있는 데이터로 학습하는 방식입니다. 마치 정답지가 딸린 문제집으로 공부하듯, 모델은 입력과 그에 대응하는 정답을 비교하며 오차를 줄여 나갑니다. 지도학습의 두 갈래 분류(Classification) : 결과가 정해진 범주 중 하나인 문제입니다. 예를 들어 메일이 스팸인지 아닌지, 사진이 개인지 고양이인지 구분합니다. 회귀(Regression) … 더 읽기

📘 코딩이란? 강좌 · 2-1단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 머신러닝이란 머신러닝(Machine Learning)은 사람이 규칙을 직접 정하지 않고, 기계가 데이터에서 규칙(패턴)을 스스로 학습하게 하는 인공지능의 한 방법입니다. 인공지능이라는 큰 목표를 실제로 이루는 가장 대표적인 수단이라고 볼 수 있습니다. 왜 머신러닝이 필요할까요? 스팸 메일 필터를 떠올려 봅시다. “특정 단어가 들어 있으면 스팸”이라는 규칙을 사람이 계속 추가하는 방식은, … 더 읽기

📘 코딩이란? 강좌 · 1-3단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈 인공지능 모델이란 인공지능에서 ‘모델’이란 데이터로부터 학습한 규칙을 담고 있는 결과물을 말합니다. 입력을 넣으면 예측이나 판단을 출력하는 하나의 ‘학습된 함수’라고 생각하면 이해가 쉽습니다. 인공지능 · 머신러닝 · 딥러닝의 관계 세 개념은 서로 겹치는 포함 관계입니다. 가장 넓은 개념이 인공지능이고, 그 안에 데이터로 학습하는 방법인 머신러닝이 있으며, 머신러닝 … 더 읽기