학습의 발전과 방향 지도 학습을 통해 인공지능 스피커, 자율주행 등 AI산업의 큰 폭의 발전을 계속해서 이루고 있습니다. 하지만 모든 데이터의 정답을 사람이 알려줘야 학습이 가능하기 때문에 많은 시간과 자원이 필요하다는 한계가 있어 사람의 지능과 가까운 강 인공지능이 탄생하기에는 지도 학습만으로 다소 어려움이 있습니다. 많은 연구자들은 미래의 인공지능은 비지도 학습이 완성시킬 것이라고 보고 있고 그 중심에는 GAN이 있다고 전망하고 있습니다. 기계의 학습 방법을 쉽게 알아보려면? 기계가 사람처럼 변해가는 과정 쉽게 알아보기(지도학습, 비지도학습, 강화학습) 기계가 사람처럼 행동하려면 뭐가 필요할까? 인공지능(artificial intelligence)이란 기계가 사람처럼 생각하고 결정하도록 만드는 과학분..
Nomalization, 정규화란 IT분야에 정의된 의미로는 데이터를 일정한 규칙에 따라 변형하여 이용하기 쉽게 만드는 일입니다. 즉 기계에게 학습을 진행하기 전에 데이터 값의 범위(scale)를 0과 1 사이 값으로 간단하게 만들어주어 노이즈가 생기는 걸 막아 오버 피팅을 방지하고 학습 속도를 높이기 위해 그리고 Local optimum 문제에 빠질 확률을 줄이기 위해 진행합니다. 대표적으로 배치 정규화:Batch Nomalization에 대해 알아보겠습니다. StandardScaler 평균과 표준편차를 활용, 평균을 제거하고 데이터를 분산으로 조정 MinMaxScaler 최대/최솟값이 각각 1과 0이 되도록 함 이미지 데이터의 경우 0부터 255까지의 픽셀 값을 가지고 있는데 이것을 255로 나누어서..
로봇 인공지능 분야 9월 29일 목요일 오후 7:00, 인공지능대학원 4학기 첫 시험을 치른다. 로봇분야는 강화 학습의 역할이 크고 수학과 통계 개념이 중요하다. 어렵고 복잡한 내용이지만 공부한 내용을 간결하게 요약해보며 시험을 위한 준비를 해보려 한다. 복잡한 수식과 계산은 참고만 해두고 최대한 개념과 이론 설명 위주로 작성해본다. Robots with AI INTRO 인공지능? 추론, 의미 이해, 일반화, 과거로부터 학습, 어떻게 행동할 것인지 결정하는 능력을 갖춘 시스템. 로봇분야에서는 어떻게 행동할 것인지 결정하는 것, make decision to act이 중요하다. The ability to reason, discover meaning, generalize, learn from past, ma..
요즘 왜 모든 분야에 인공지능을 붙일까요? 인공지능은 뜻을 정확히 모르더라도 수없이 많이 들어본 단어일 것입니다. 100년도 되지 않은 짧은 역사를 가진 분야이지만 2번의 겨울을 거친 이 분야는 알파고가 등장하기 전까지는 영화에서 보거나 들어봤을 것입니다. 하지만 알파고가 등장한 이후, 인공지능은 우리의 삶에 좀 더 친숙하게 자리잡기 시작했고 2016년 3월에 알파고가 등장했으니 불과 5~6년 만에 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이라는 단어가 깊숙이 파고들었습니다. 경영자의 관점에서는 인공지능은 사실 돈이 되지 못한다는 인식이 있었고 아직도 눈에 띈 성과를 내어 많은 돈을 벌어오고 있다고 말하기는 이릅니다. 인류를 단순하고 위험한 노동에서 해방시켜줄 거라 기대하고 있는 인공지능, 바이두의 연구조직을 이끌었던..
