dykw 님의 블로그

핵심 요약"데이터는 AI의 연료다"라는 말은 단순한 비유가 아닙니다.AI는 데이터 없이는 아무것도 할 수 없으며, 데이터의 양과 질이 AI 성능을 직접 결정합니다.정형 데이터(엑셀 표)와 비정형 데이터(이미지, 영상)는 각각 다른 방식으로 처리되며, 빅데이터의 등장으로 AI는 폭발적으로 발전했습니다.하지만 데이터 편향(Bias) 문제는 AI가 차별적 결정을 내리게 만들 수 있어 윤리적 이슈로 부상했습니다.이 포스팅에서는 AI가 데이터를 어떻게 이해하고 활용하는지, 그리고 데이터의 중요성과 위험성을 완벽하게 설명합니다.📍 목차데이터가 AI의 연료인 이유정형 데이터 vs 비정형 데이터 - 완벽 비교빅데이터와 AI의 관계데이터 편향(Bias) 문제와 윤리적 이슈좋은 데이터의 조건실생활 데이터 활용 사례1. ..

핵심 요약인공지능은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 세 가지 방법으로 학습합니다.지도학습은 정답이 표시된 데이터로 학습하여 스팸 메일 분류나 집값 예측에 사용되며, 비지도학습은 정답 없이 패턴을 찾아 고객 세분화나 추천 시스템에 활용됩니다.강화학습은 시행착오를 통해 보상을 최대화하는 방법을 배우며 알파고, 자율주행차, 게임 AI에서 핵심 기술로 자리잡았습니다.이 세 가지 학습 방법을 이해하면 AI가 어떻게 데이터로부터 지식을 습득하는지 완벽하게 파악할 수 있습니다.📍 목차머신러닝의 3가지 학습 방법 개요지도학습(Supervised Learning): 정답이 있는 학습비지도학습(..

핵심 요약인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하여 자동으로 문제를 해결하고 판단하는 기계입니다.1950년 영국 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)의 '튜링 테스트'에서 시작된 AI는 지난 70년간 기하급수적으로 발전하여, 현재는 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 거대 언어 모델로 우리 일상에 깊숙이 들어왔습니다.이 포스팅은 AI가 정확히 무엇이고, 왜 중요한지, 그리고 앞으로 어떻게 진화할 것인지를 완벽하게 이해하는 시작점입니다.📍 목차인공지능이란 정확히 무엇인가?AI의 역사: 튜링에서 현대까지약한 AI vs 강한 AI - 무엇이 다른가?AI vs 머신러닝 vs 딥러닝 - 관계도 정리통계적 기법 vs AI 기반 기법의 진정한 차이현대 사회..