분류 전체보기39 지능형 에이전트와 인공지능 시스템 이번에는 지능형 에이전트와 인공지능 시스템에 대해 알아보겠습니다. 앞서 살펴본 머신 러닝, 딥 러닝, 그리고 강화 학습은 모두 인공지능의 일부분으로, 지능형 에이전트와 인공지능 시스템을 구성하는 기술과 개념입니다. 지능형 에이전트지능형 에이전트는 환경으로부터 정보를 수집하고, 그 정보를 기반으로 행동을 수행하여 목표를 달성하는 시스템입니다. 이러한 에이전트는 다양한 유형의 정보 처리를 수행하며, 주어진 상황에서 최적의 행동을 선택하기 위해 학습합니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차는 지능형 에이전트로 볼 수 있습니다. 자율 주행 자동차는 주변 환경에서 센서로부터 수집한 정보를 기반으로 주행 판단을 내리고, 목표인 목적지까지 안전하게 운행하기 위한 행동을 취합니다. 이러한 판단과 행동은 머신 러닝과 강화 .. 2024. 3. 19. 강화 학습의 원리와 응용 머신 러닝과 딥 러닝에 이어, 이번에는 강화 학습에 대해 자세히 알아보겠습니다. 강화 학습은 인공지능 분야에서 매우 흥미로운 분야로, 에이전트가 환경과 상호 작용하면서 어떤 행동을 취할지 학습하는 기술입니다. 이러한 학습 과정에서 에이전트는 주어진 상태에서 가능한 행동을 선택하여 보상을 최대화하는 것이 목표입니다. 원리강화 학습의 핵심 원리는 에이전트가 현재의 상태에서 특정 행동을 선택하여 다음 상태로 전환하고, 이 과정에서 보상을 받는 것입니다. 에이전트는 주어진 상태에서 가능한 행동을 선택하기 위해 정책(policy)이라는 전략을 사용합니다. 정책은 상태와 행동을 매핑하는 함수로, 주어진 상태에서 어떤 행동을 선택해야 보상을 최대화할 수 있는지를 결정합니다. 에이전트는 선택한 행동의 결과로부터 얻는 .. 2024. 3. 16. 머신 러닝과 딥 러닝에 차이점 머신 러닝과 딥 러닝은 인공지능 분야에서 중요한 개념으로, 데이터로부터 패턴을 학습하여 문제를 해결하는 데에 사용됩니다. 그러나 이 둘은 목적, 구조, 학습 방법 등에서 다른 특징을 가지고 있습니다. 머신 러닝머신 러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측이나 분류를 수행하는 기술입니다. 이는 주로 통계적인 방법과 규칙 기반의 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 머신 러닝은 대표적으로 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 방법을 포함하고 있습니다. 1. 지도 학습(Supervised Learning) - 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 입력과 출력 간의 매핑을 학습합니다. 분류(Classification)와 회귀(Regression)가 대표적인 예시입니다.2. 비지도 학습(Unsupervised Le.. 2024. 3. 15. 인공지능의 기본 개념과 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 대체하는 컴퓨터 시스템의 개발과 연구를 의미합니다. 이를 위해 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 연구와 기술 발전이 이루어지고 있습니다. 역사인공지능의 역사는 수세기 전부터 시작되었습니다. 고대 그리스 시대의 철학자들은 기계로서의 지능에 대해 상상하고 논의했습니다. 그러나 현대적인 인공지능의 역사는 20세기 초반에 컴퓨터 과학의 발전과 함께 시작되었습니다. 1. 초창기 기초 연구 (1950년대~1960년대)인공지능의 초창기 연구는 컴퓨터 과학자들이 기계가 사고할 수 있는 방법에 대해 탐구하던 시기로 되돌아갑니다. 1950년대에는 앨런 튜링(Alan Turing)이 ‘튜링 테스트’를 제안하여 기계.. 2024. 3. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 10 다음