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머신러닝에서의 오차 행렬(Confusion Matrix) 오차 행렬 (Confusion matrix)은 머신러닝 분류 알고리즘의 성능 측정 기술입니다. 데이터 과학자들은 실제 값을 알 수 있는 경우 이를 사용하여 일련의 검정 데이터에 대한 분류 모형의 성능을 평가합니다. 예를 들어, 분류 정확도는, 특별히 데이터 세트에 두 개 이상의 클래스가 있는 경우 오차가 발생할 수 있습니다. 이러한 오차 행렬을 계산하게 되면 데이터 과학자들이 분류 모델의 효과를 이해하는 데 도움이 됩니다. 오차 행렬의 네가지 결과 오차 행렬은 실제 값과 예측 값을 비교하여 분류기의 정확도를 시각화합니다. 이는 아래 이미지와 같이 예측의 다양한 결과에 대한 표를 제공합니다. 표를 살펴보면 대상 변수에는 양 또는 음의 두 가지 값이 있고, 열은 대상 변수의 실제 값인 알려진 진실을 나타냅니..
인공지능의 8가지 한계 (2) 기계 결정의 투명성 문제 AI 의사 결정의 추적성에는 상당한 결함이 있습니다. 이는, AI는 자신의 의사 결정 과정을 설명할 수 없다는 것입니다. 인공지능이 학습하고 결과에 도달하는 과정은 어느 시점에서도 직접 확인할 수 없습니다. 따라서 이는 운영, 자금 조달 및 투자와 같은 경쟁 활동에 필요한 투명성을 복잡하게 만듭니다. 이를 극복하기 위해서 학습 및 의사 결정 과정을 별개의 AI 도구로 세분화하는 작업이 이미 진행 중입니다. 예를 들어, 설명 가능한 AI는 연구자들이 수학적 기술을 사용하여 AI 모델의 패턴을 분석하고 해당 모델이 어떻게 그들의 결정에 도달하는지에 대한 결론을 도출할 수 있도록 하는 연구 분야입니다. 이 설명은 데이터 과학자들이 더 나은 결과를 얻거나 결함이 있는 모델을 탐지하는 데..
인공지능의 8가지 한계 (1) AI는 인간의 실수를 줄이고, 반복적인 작업을 더 효율적으로 수행하며, 닳지 않고 현명하고 빠른 결정을 내리는 훌륭한 일을 하지만, 인공지능에게는 현재 극복하기 어려운 몇 가지 한계를 가지고 있습니다. 다음은 AI의 8가지 한계입니다. 이번 글에서 부터 인공지능이 가지고 있는 한계에는 어떤 내용이 있는지 살펴보겠습니다. 자율적인 생각 불가 지금은 인공지능은 노출되고 훈련된 데이터를 기반으로만 작업을 수행할 수 있습니다. 그렇기 때문에 인공지능은 인간이 수행하기에 훨씬 더 오랜 시간이 걸리는 패턴 인식에 탁월합니다. 반면에, 이것은 AI가 변화하는 상황에 적응하거나 스스로 생각하여 유연성을 발휘할 수 없다는 것을 의미합니다. 결과적으로 AI는 단조로운 패턴 인식 외에 논리적 특성을 도출하거나 결론에 의문을..
인공지능과 분류 인공지능(AI)은 우리의 일상생활에 진출했습니다. 시리, 알렉사 등 가상 비서 기술과 상호작용하는 것부터 넷플릭스가 추천하는 영화를 보는 것까지 AI는 우리 주변 곳곳에 존재합니다. 스타티스타의 연구에 따르면, 세계 AI 시장은 2022년 기준 3,275억 달러 규모였으며, 앞으로도 몇 년 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나 인공지능의 모든 장점에도 불구하고, 의식, 도덕, 윤리가 부족하다는 등 인공지능의 한계는 아직 많이 존재합니다. 인공지능에 대해 이해하기 쉽게 풀어 설명하게 되면, 기계가 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 완료할 수 있게 해주는 것으로 정의하며, 인간처럼 배우고, 생각하고, 작업을 수행할 수 있는 프로그램은 모두 인공지능 프로그램이라고 말할 수 있습니다. AI의 응용 프로그..
딥러닝과 머신러닝, 데이터사이언스 딥러닝 VS 머신러닝 이전 글에서 언급한 내용을 통해 알아보면 머신러닝과 딥러닝이 모두 AI의 한 종류이며, 딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다. 다시 말해, 딥 러닝은 그 자체가 AI의 하위 유형인 기계 학습의 하위 유형으로 이 두 종류 AI의 차이점은 AI 모델에 제시된 데이터에 있습니다. 일반적으로 머신러닝의 접근 방식에는 구조화된 데이터, 즉 식별하려는 항목에 대한 레이블이 포함된 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 데이터 과학자들이 모델에 개와 고양이의 이미지를 제공한다면, 사용자는 직접 각 이미지에 개 또는 고양이라는 라벨을 붙여야 합니다. 그렇게 함으로써, 기계 학습 알고리즘은 두 종의 차이를 학습할 수 있었습니다. 모델이 제대로 작동하지 않으면 사용자가 관련 조건을 조정하고 다시 시도해야 합니..
딥러닝의 한계 딥러닝의 한계 딥 러닝 모델의 가장 큰 한계는 관찰을 통해 학습한다는 것입니다. 따라서, 그들은 일반화된 방식으로 학습하지 않습니다. 모델은 훈련 데이터에 무엇이 있었는지만 알고 있으며, 이는 더 넓은 기능 영역을 대표하지 않습니다. 예를 들어, 모델이 고양이와 개의 사진에 대해 훈련을 받았다면, 비슷한 특징을 가진 다른 동물을 정확하게 예측할 수 없게 됩니다. 딥러닝의 또 다른 한계는 편향에 대한 문제입니다. 모델이 편향을 포함하는 데이터를 학습하는 경우 예측에서 이러한 편향을 재현합니다. 예를 들어, 데이터 과학자들이 음성 비서 서비스를 개발하여 특정 지역의 사람들의 목소리로 훈련한다고 가정해보면, 이 경우 모델은 다른 지역에서 사용되는 사투리나 억양을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 딥 러..
딥러닝 신경망과 활용 딥러닝 신경망 전형적인 신경망(neural network)은 입력 노드층, 복수의 은닉층 및 출력층의 노드층을 포함합니다. 인공 신경망이라고 불리는 이 신경망은 인간 뇌의 행동을 반영하는데, 이것은 컴퓨터 프로그램이 패턴을 인식하고 다른 문제들을 해결할 수 있게 해 줍니다. 뉴럴 네트워크는 시간이 지남에 따라 학습하고 정확도를 향상시키기 위해 방대한 양의 훈련 데이터에 의존합니다. 데이터 과학자는 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 감독 학습을 활용하여 알고리즘을 교육합니다. 뉴런은 시냅스라고 불리는 선으로 연결되어 있고, 각 시냅스에는 활성화 번호에 의해 결정되는 가중치가 있어 무게가 클수록 다음 신경망 계층에서 더 우세합니다. 딥 러닝 아키텍처 또는 뉴럴 네트워크에는 여러 가지 유형이 있습니다. 예를..
딥러닝의 작동과 모델 딥 러닝은 우리의 일상생활에서 필수적인 부분이 되었습니다. 우리는 알게 모르게 딥 러닝을 매일 사용하고 있습니다. 예를 들어 구글이 몇 초 만에 전체 웹 페이지를 언어 간에 자동으로 번역하거나 얼굴 인식으로 휴대폰을 잠금 해제하는 것들이 딥 러닝의 산물입니다. 딥 러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합인 머신 러닝(ML)의 하위 집합이고, AI는 기계가 인간의 행동을 모방할 수 있게 하는 기술인 반면, ML은 데이터로 훈련한 알고리즘을 통해 AI를 실현하는 기술입니다. 동시에 데이터 과학은 인공지능, 기계학습, 딥러닝을 망라하는 영역입니다. 딥 러닝은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻은 기계 학습 기술로 사용되는 모델 및 머신 러닝과 어떻게 다른지 알아보겠습니다. 딥러닝과 작동 딥 러닝은 인간 뇌의 구조와 기능..
튜링 테스트(Turing Test) 2편 튜링 테스트(Turing Test) 1편 튜링 테스트란? 튜링 테스트는 기계가 인간의 지능을 보여줄 수 있는 여부를 판단하는 방법으로 기계와 대화하는 인간이 이를 기계라고 생각하지 않는다면 성공하는 테스트입니다. 이는 1950년 bloginformation.co.kr 튜링 테스트 버전 튜링 테스트에는 여러 가지 버전이 있으며, 모두 응답자가 인간인지 기계인지를 감지하기 위한 의도를 가지고 있습니다. 각 버전은 응답자에게 서로 다른 질문을 하고 반응을 평가하는 데 있어서, 서로 다른 접근 방식을 취합니다. 우선 모방 게임(Imitation Game)에서는 종종 3자를 사용합니다. 첫 번째 사람은 남성, 두 번째 사람은 여성, 세 번째 사람은 처음 두 사람의 성별을 결정하는 역할을 담당하고, 첫 번째 사람은..
튜링 테스트(Turing Test) 1편 튜링 테스트란? 튜링 테스트는 기계가 인간의 지능을 보여줄 수 있는 여부를 판단하는 방법으로 기계와 대화하는 인간이 이를 기계라고 생각하지 않는다면 성공하는 테스트입니다. 이는 1950년 수학자이자 컴퓨팅의 선구자인 앨런 튜링이 발표한 논문에서 제안되었습니다. 이후에 튜링테스트는 인공지능(AI)의 이론과 발전에 있어 근본적인 동기가 되었습니다. 눈 깜짝할 사이에 한 언어를 다른 언어로 번역하는 프로그램, 집 전체를 몇 분 만에 청소하는 로봇, 개인화된 은퇴 포트폴리오를 만드는 금융 로봇, 건강과 건강 수준을 추적하는 웨어러블 기기 등을 통해 컴퓨터의 급속한 발전을 볼 수 있습니다. 파괴적인 기술의 최전선은 인공지능의 발전과 컴퓨터가 겪을 수 있는 한계이므로 , 튜링 테스트는 컴퓨터가 사람으로 오인될 정도..

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