Homo Deus

인공 지능(AI: Artificial Intelligence)은 인간과 기계의 능력 사이의 격차를 해소하는 데 있어 기념비적으로 기여하고 있습니다. 인공지능을 통해서 기계가 인간처럼 세상을 보고 비슷한 방식으로 인식하고 이미지 및 비디오 인식, 이미지 분석 및 분류, 미디어 재생, 추천 시스템과 같은 다양한 작업에 인공지능이 이용됩니다. 오늘은 인간의 뇌의 시각 피질과 유사한 구조를 가진 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)에 대해 알아보도록 하겠습니다. ConvNet / CNN (Convolutional Neural Network)은 입력 이미지를 가져와 이미지의 다양한 측면 / 객체에 중요도(학습 가능한 가중치 및 편향)를 할당하고 서로 구별 할 수 있는 딥 러닝 알고..

이번에는 scikit-learn Machine Learning in Python을 이용하여 머신러닝을 구현하는 방법에 대하여 간단히 알아보겠습니다. Simple and efficient tools for predictive data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on NumPy, SciPy, and matplotlib Open source, commercially usable - BSD license 파이썬에서 머신러닝을 구현하기 위해서는 scikit-learn 라이브러리(https://scikit-learn.org/stable/)를 사용하면 편리합니다. 여기서는 머신러닝의 주요 기법인 로지스틱 회귀, 선..

사람들이 붐비는 칵테일 파티장이나 음식점에서 상대방의 말을 제대로 이해하기 힘들다. 불분명한 신호를 분리하는 비지도학습(unsupervised learning)을 소개하고자 한다. 비지도 학습은 머신러닝(Machine Learning)의 일종이다 비지도 학습은 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는 대신 주어진 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명하는 방식을 말한다. "머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터에 입력값과 답이 있는 데이터를 이용하여 모델을 학습시킨 다음 답이 없는 데이터(유보표본)를 추가해서 이 모델에 적용해 보고 해(분류, 회귀)를 구하는 방법" 서로 다른 유형의 신호를 암묵적으로 분리할 수 있도록 독립성분분석(ICA, Independent Component Analysis) 알고..