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데이터 융합, 인공지능 AI, 人工知能1970~80년대에는 전문가 시스템(expert system)에 대한 연구가 활발하였다. 1980년대 중반에 역전파 알고리즘(backpropagation algorithm)의 재발견 이후 인공 신경망(ANN : Artificial Neural Network) 모델에 대한 연구가 활발해졌다. 1990년대의 인공지능 연구는 통계학, 정보 이론, 최적화 등 다양한 분야의 방법들...
- 참고 :
- 인공지능이라는 용어는 1956년 미국 다트머스 대학(Dartmouth College)에서 열린 워크숍 제안서에서 존 매카시(John McCarthy)가 처음 공식적으로 사용하였다.
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인공지능(AI)이 똑똑해진 비결은? ‘기계학습’풀면서 실력을 높이는 것과 같습니다. 이런 기계학습에는 여러 종류가 있는데요, 가장 대표적인 것이 ‘딥러닝’입니다. 딥러닝은 우리 뇌를 본떠 만든 ‘인공 신경망’을 이용하는데요, 다른 기계학습과 가장 큰 차이점은 바로 AI가 ‘스스로’ 학습을 할 수 있다는 것입니다. 딥러닝이 등장하기 전까지는 인간이 직접...도서 과학향기
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밝히기 어려운 조현병 원인 찾아주는 AI 마커 발굴다수준 뇌 조직 데이터에 최근 주목받는 인공지능 기술인 '설명가능한 심층학습' 기술을 접목해, 선천적 유전형과 조현병 사이의 병리를 설명하는 인공신경망 모델을 구축했다. 그 다음 모델을 해석하여, 선천적 유전형이 유전자·단백질 발현 조절을 통해 뇌의 전전두엽피질, 안와전두엽피질 신경세포의 발생을 변화...
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인공 감정 지능 AEI, 人工感情知能애플리케이션의 개념을 제안한 것이 시초다. 감성 컴퓨팅은 심층 기계 학습(deep learning), 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 등의 인공지능 기술과 결합하여 고도화되면서 인공 감정 지능으로 불리고 있다. 인공 감정 지능(AEI)의 주요 요소 기술로 감정 인식(emotion recognition), 감정 생성(emotion...
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설명 가능한 인공지능 XAI, 說明可能-人工知能NLP: Natural Language Processing), 의사 결정 등의 영역에서 높은 수준의 성능을 보여 의료, 로봇, 금융 등 다양한 분야에서 사용한다. 그러나 복잡한 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 구조로 결과에 대한 해석이 어려운 특징이 있다. 이러한 특징은 예측의 정확성 측면에서는 높은 수준의 성능을 보여줄...
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AI, 지도형 기계 학습 접근법/알고리즘기계 학습 모델로는 선형 회귀(linear regression), 로지스틱 회귀(logistic regression), 결정 트리(decision tree), 서포트 벡터 머신(support vector machine), 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 등이 있다. 입력된 문제에 대한 답을 예측할 수 있어서 기계 번역, 상품 추천, 질병 진단 등에 응용 된다...
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AI, 유전 알고리즘 접근법/알고리즘무작위로 변형하는 것으로, 지역 최적 해답(local optimal solution)에 빠질 가능성을 줄여 준다. 유전 알고리즘은 집단 기반의 최적화 기법인 진화 알고리즘의 한 종류로 집적 회로 설계 리보핵산(RNA: RiboNucleic Acid) 구조 예측, 인공 신경망 학습 등 매우 다양한 분야의 최적화 및 탐색(search) 문제에 적용되고...
- 참고 :
- 유전 알고리즘은 1931년 시월 라이트(Sewall Wright)가 제안한 적합도 경관(fitness landscape)의 개념에 영향을 받았고, 1965년 잉고 레켄베르크(Ingo Rechenberg)가 비행기 익형(airfoil)의 최적화에 진화 전략을 적용하면서 유명해졌다.
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Mahout1만 6천 개에 이르는 CPU 코어와 10억 건 이상의 데이터 연결을 처리하는 모델을 도입해, 고양이에 대한 특징을 학습하지 않아도 스스로 고양이를 인지하는 인공 신경망을 개발했다. 이는 사실상 대규모 분산 컴퓨팅 인프라가 사람의 뇌 역할을 할 수 있음을 밝혔으며, 빅데이터의 미래가 인공지능 분야로 연결될 수...
- 유형 :
- 빅데이터 분산처리기술 분석기술
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알파고 제로 AlphaGo Zerohuman knowledge)’라는 논문을 2017년 10월 과학 학술지 네이처(Nature)에 발표했다. 알파고 제로는 바둑 규칙 이외에 아무 사전 지식이 없는 상태에서 인공신경망 기술을 활용, 스스로 대국하며 바둑 이치를 터득한다. 승률을 높이는 수에 대한 데이터를 스스로 생성하며 수준을 높인다. 인간 뇌에서 실제 작동하는...
