후회가 없도록

1. 내용 AI 기술이 점점 다양하고 우리와 근접한 분야에서도 발전하고 적용되고 있습니다. 그에 대한 대표적인 예시로 이 글에서는 예술과 대화 모델을 이야기하고 있습니다. 이 글에서 기존의 예술 작품 속 모델을 AI 기술을 통해 실사와 비슷하게 구현한 것, 사람인지 AI인지 구별하기 어려울 수준의 대화를 할 수 있다는 것이 인상적이었습니다. 최근 사람의 얼굴을 디즈니 애니메이션 속 인물 스타일로 필터를 씌워주는 기능과는 반대로, 아래 영상은 디지털 아티스트 Denis shryaev가 예술 작품을 AI 기술을 통해 실제 사람의 모습으로 구현하는 과정과 결과를 보여줍니다. https://youtu.be/gSTBJPUOXYg 또, 아래의 대화 내용은 GPT-3(Generated Pre-trained Trans..

k-최근접 이웃, 선형 회귀, 릿지, 라쏘, 다항 회귀, 로지스틱 회귀, 확률적 경사 하강법, 결정 트리 등의 알고리즘을 갖고 있는 대표적인 머신러닝 패키지입니다. 데이터를 이 패키지의 입력 데이터로 활용하기 위해선 2차원 리스트(배열 포함)로 입력 또는 변환해야 합니다. 또, 사이킷런을 통해 필요한 머신러닝 알고리즘을 임포트, 머신러닝 알고리즘의 모델 생성, 모델 평가 등의 순서로 이용합니다. 1. 모듈 1) model_selection: 모델의 데이터를 구성, 변환해주는 모듈 (1) train_test_split(): 훈련 세트와 테스트 세트로 함수 자체에서 랜덤하게 분리하며, 입력 데이터와 정답 데이터를 입력으로 받고, 이를 다음과 같이 각 변수에 자동으로 저장합니다. from sklearn.mod..

현재 공부를 시작한 단계에 불과하며, 차근차근 공부한 머신러닝 알고리즘의 방식과 특징 등을 정리해나가는 게시글이다. 기술하는 내용은 모두 Python 기반이다. - 지도 학습 알고리즘은 사용 용도와 목적에 따라 '분류'(샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류)와 '회귀'(임의의 어떤 숫자를 예측)로 나뉜다. - 대부분의 모델에는 훈련 과정에서 찾은 최적의 모델 파라미터(coef_와 intercept_)가 존재한다. 많은 머신러닝 알고리즘의 훈련 과정은 이 최적의 파라미터를 찾는 것이고, 이런 과정을 '모델 기반 학습'이라고 부른다. - k-최근접 이웃 알고리즘은 모델 파라미터가 따로 존재하지 않고, 단순히 훈련 세트를 저장하는 것이 훈련의 ..

1. 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 1) 정의 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술 2) 변천사 연도 내용 비고 1943 워런 매컬러(Warren McCulloch)와 월터 피츠(Walter Pitts)가 최초로 뇌의 뉴련 개념을 발표(두뇌 논리회로 모델링) 여명기 1950 앨런 튜링(Alan Turing)이 인공지능과 인간이 같은 지능을 가졌는지 테스트할 수 있는 튜링 테스트 발표(현재의 로봇, 매크로 감지 테스트, reCAPTCHA) 1956 다트머스 컨퍼런스에서 AI 용어 탄생 태동기 1956~1970 수동적 대화 시스템 기호처리로 AI 구현 1차 인공지능 붐 1971~1979 컴퓨터 성능, 고려해야 할 범위 ..

디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DT)은 현재 IT 서비스 업계의 화두입니다. 말 그대로 디지털 전환을 뜻하는 이 단어는 '무언가를 디지털로 바꾸는 것'을 의미합니다. 그렇다면 무엇을 디지털로 바꿀까요? 이에 대한 답은 우리 일상을 둘러보면 쉽게 알 수 있습니다. 현재 우리는 한 손에 들어오는 스마트폰을 통해 거의 모든 것을 쉽게 알 수 있습니다. 옛날이었다면 아날로그로 직접 듣고, 봐야 알 수 있었던 음악, 미술 작품, 지도 등이 모두 디지털 데이터로 변환되어서 스마트폰 하나로 쉽게 접할 수 있습니다. 즉, 어떻게 보면 세상을 디지털로 바꾸는 것이 디지털 트랜스포메이션의 궁극적인 목표이자 도착점이라는 것이죠. 그렇다면 이런 디지털 트랜스포메이션은 현재 IT 서비스 업계에..