인공지능(AI) (139) 썸네일형 리스트형 탐색과 최적화 기법 (3) 3-5 게임 탐색 게임의 참가자가 이기기 위해 매순간 최선의 방법을 찾는 것을 모방한 것 미니맥스 알파베타 가지치기 자신의 순서에서 최댓값을 선택하고, 상대방의 순서에서 최솟값을 선정하는 과정을 반복적으로 수행하는 것 알파 컷오프: 최소 점수를 선택하면서 이미 저장된 점수보다 큰 점수의 노드가 나오면 제외하는 것 베타 컷오프: 최대 점수를 선택하면서 이미 저장된 점수보다 작은 점수의 노드가 나오면 제외하는 것 몬테카를로 트리 탐색 몬테카를로: 무작위(Random)라는 의미를 가짐 플레이아웃(Playout): 현상태에서 게임 종료 시까지 무작위 플레이를 수행하는 것 시뮬레이션 알파고와 같은 프로그램에서 사용 3-6 제약 조건 만족 문제 주어진 제약 조건을 만족하는 해를 찾는 것 Constant Satisf.. 탐색과 최적화 기법 (2) 3-4 정보 이용 탐색 상태 공간에 대한 정보를 이용해 효율을 높이는 탐색 휴리스틱 탐색(Heuristic Search) 언덕 오르기 방법 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 현상태를 바탕으로 연결된 이웃 상태만을 고려하므로 지역 탐색(Local Search) 휴리스틱을 사용 가장 좋은 것을 선택 최상우선 탐색 언덕 오르기 방법이 최곳값을 찾아 내지 못하는 단점을 극복하고자 개발된 방법 탐색 과정 1단계: 시작점에서 인접한 노드 중 가장 큰 값을 선택 2단계: 선택된 큰 값에 인접한 노드와 앞서 선택한 노드들 중 가장 큰 값을 선택 3단계: 선택된 큰 값에 인접한 노드와 앞서 선택한 노드들 중 가장 큰 값을 선택 4단계: 선택된 큰 값에 인접한 노드와 앞서 선택한 노드들 중 가장 큰 값을 선택.. 탐색과 최적화 기법 (1) 3-1 상태 공간과 탐색 탐색 상태의 변화를 통해 문제의 해를 찾는 과정 상태 공간과 탐색의 중요 개념 상태 공간(State Space): 문제의 초기 상태부터 도달할 수 있는 모든 상태의 집합 또는 문제의 해가 될 가능성이 있는 상태들의 집합 탐색으로 해 구하기: 상태 공간을 체계적으로 탐색해 목표 상태에 도달하게 하는 일련의 동작을 찾거나 문제의 해가 되는 상태 자체를 찾는 것 상태 공간 그래프: 변하는 상태를 표현한 그래프 상태 공간 그래프의 예 3-2 탐색의 종류 맹목적 탐색(Blind Search) 문제의 상태 공간 정보를 이용하지 않고 정해진 순서에 따라 상태 공간 그래프를 생성하면서 순서대로 모든 경우를 탐색해 해를 찾는 것 깊이우선 탐색(Depth-First Search, DFS) 너비우선.. 오토마톤과 인공 생명 프로그램 2-1 인공 생명 인공 생명의 정의 인공 생명(Artificial Life, ALife): 생명 현상의 재창조 또는 모방을 통해 생명을 연구하는 학문 약한 인공 생명 / 강한 인공 생명 인공 생명의 특성 복잡계(Complex System) 창발성(Emergent) 자기 조직(Self-Organizing) 카오스 이론(Chaos Theory) 인공 생명 관련 연구 주제 유한 상태 기계(Finite State Machine) 셀 오토마톤(Cellular Automaton) 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 보이드(Boid) 컴퓨터 바이러스(Computer Virus) 인공 생명의 활용 분야 생명의 기원과 생명체에 대한 더 나은 이해를 얻음 인공지능에 대한 접근 방식 주식 시장, 날씨 예측과 같.. 지식 표현과 추론 1-1 지식의 정의 및 표현 방법 인간의 지능은 데이터, 정보 지식, 지혜로 분류 데이터(Data): 외부에서 접근할 수 있는 형태로 만들어진 자료 정보(Information): 필요한 시기에 제공되는 데이터 지식(Knowledge): 정보 + 경험 지혜(Wiseness): 지식이 유용하게 사용되는 것 1-2 규칙 규칙의 정의 조건적인 지식을 표현한 If-Then 형태의 문장 조건부(Conditional) / 결론부(Consequent) 규칙 표현의 종류 인과 관계에 대한 지식의 표현 추천 관계에 대한 지식의 표현 전략 관계에 대한 지식의 표현 휴리스틱(Heuristic) 관계에 대한 지식의 표현 규칙은 프로그램 언어와 밀접한 관계가 있어, 대부분 쉽게 표현 가능 규칙의 개수가 증가하면 성능이 느려지는 .. 인공지능의 연구 분야 2-1 요소 기술 탐색(search) 문제의 답이 될 수 있는 것들의 집합을 공간으로 간주하고, 문제에 대한 최적해를 찾기 위해 공간을 체계적으로 찾는 것 지식 표현(Knowledge Representation) 컴퓨터를 이용해 문제를 해결하거나 심층적인 추론에 사용할 수 있도록 인간의 지식을 효과적으로 표현하는 방법 추론(Inference) 가정(Hypothesis)이나 전제(Premise)로 부터 결론을 도출하는 것 전향 추론 / 후향 추론 학습(Learning) 경험을 통해 같은 문제나 유사한 문제를 더 잘 해결할 수 있도록 시스템의 구조나 파라미터를 바꾸는 것 지도 학습 / 비지도 학습 / 강화 학습 딥러닝 인공 신경망을 활용하는 개념으로, 여러 계층의 신경망을 구성해 학습을 효과적으로 수행하는 .. 인공지능의 소개 1.1 정의 지능 : 본능이나 기계적인 반복 처리를 하지 않은 상태에서 생각하고 이해해 의식적으로 어떤 것을 하는 능력 인공지능 정의 인간처럼 사고하기(Thinking Humanly) 합리적으로 사고하기(Thinking Rationally) 인간처럼 행동하기(Acting Humanly) 합리적으로 행동하기(Acting Rationally) 인공지능: 가장 큰 범위를 포괄하는 개념 기계학습: 컴퓨터가 데이터를 통해 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 것 (지도학습, 비지도학습, 강화학습) 인공신경망: 인공 뉴런(퍼셉트론)이 학습을 통해 시냅스의 결함 세기(가중치)를 변화시켜 문제 해결 능력을 갖추는 모델을 총칭하는 개념 딥러닝: 인공신경망을 '복합적으로', '깊게', '넓게' 쌓아 학습을 수.. 파이참으로 YOLOv5 모델 학습 with Custom dataset Custom dataset을 활용하여 pycharm으로 YOLO v5 모델을 통한 프로젝트를 진행하는 내용에 대해 작성해보겠습니다. 이번 프로젝트에서는 일반적인 캔(음료수캔, 커피캔, 맥주캔)과 부탄캔 이미지를 분류하는 작업을 수행하였습니다. 1. 이미지 데이터 구하기 프로젝트를 진행하기 위해 먼저 일반적인 캔(이하 일반캔)과 부탄캔 이미지를 수집하였습니다. 일반캔의 경우 한국지능정보사회진흥원에서 운영하는 AI허브의 생활 폐기물 이미지 중 캔류에서 원천 데이터를 얻어내었고, 부탄캔 이미지의 경우 직접 촬영하거나 인터넷에 있는 이미지 데이터를 수집해서 활용하였습니다. AI-Hub 자세히보기 AI 허브가 추천하는 검색어입니다. 태그를 클릭하여 검색결과를 확인하세요. aihub.or.kr 2. 데이터 라벨링하.. 인공지능 시대의 비즈니스 전략 (4) 3부 실질적 실행 8장 데이터 활용의 단계 데이터는 분석하는 것이 아니라 활용하는 것 데이터가 분석을 하는 대상이라는 생각을 버려야 진정한 활용이 가능하당 데이터 분석을 통한 인사이트 발굴보다 훨씬 더 중요한 것은 '데이터 가치화' 진정한 데이터 활용은 인사이트와 새로 만들어낸 가치 데이터를 통해 '비즈니스를 변화'시키는 것 반드시 거처야 하는 단계 3단계까지는 동시 진행 하지만 그 이상은 뛰어넘을 수 없다 1단계 데이터 파악: 구체적으로 단순한 데이터 분석이든 머신러닝과 인공지능을 사용하기 위해서든 데이터는 필요하다 이러한 단계는 누군가 운영 시스템 코드와 데이터베이스를 일일이 뜯어봐야 하기 때문에 생각보다 어려운 일이다 2단계 파일럿 프로젝트: 데이터 분석하면 실패 2단계에서는 작고 빠르게 결과를 볼.. 인공지능 시대의 비즈니스 전략 (3) 2부 경영의 변화 5장 왜 변화가 필요한가 뒤에 숨겨진 과정들 일본의 안경업체 JINS는 2016년 11월부터 인공지능을 활용하여 고객에게 어울리는 안경을 추천하는 JINS BRAIN이라는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 사례 이면에 숨어 있는 일에는 다음과 같이 여러 일이 있었을 것이다. 두뇌 한계를 뛰어넘기 위한 도구 인공지능이라는 도구는 인간 두뇌의 인지와 판단 범위를 넘기 위한 도구다 인간의 이해 범위 안에서 이뤄지는 기존 방식을 그대로 고수해서는 인공지능을 제대로 활용할 수 없다 결국은 변화 관리 과거 영국의 붉은 깃발 법(Rea Flag Act, 적기 조례)은 정부의 잘못된 규제를 비판하기 위해서 자주 언급되는 법이다 이러한 법으로 인해 영국은 자동차 산업의 주도권을 놓치게 되었다 이와 같이 .. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 14 다음
