i-will-going 님의 블로그

기계학습에서 데이터 수집 및 전처리는 전체 프로세스의 핵심적인 첫 단계입니다. 이 과정은 모델의 성능과 정확도에 직접적인 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 데이터 수집은 기계학습 프로젝트의 목표와 목적에 관련된 데이터를 수집하는 과정을 말합니다. 이를 통해 최종적으로 기계학습 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용될 데이터셋을 얻게 됩니다. 데이터 전처리는 이렇게 수집된 원시 데이터를 기계학습 알고리즘이 이해하고 효과적으로 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. 데이터 수집은 기계학습 파이프라인에서 가장 기본적이면서도 중요한 단계입니다. 이 과정에서는 프로젝트의 목표에 부합하는 관련 데이터를 식별하고 측정하여 수집합니다. 데이터의 품질과 관련성은 모델의 정확성과 효율성에 직접적인 영향을 미치기 ..

목차 Arthur Samuel과 체커 프로그램의 탄생 배경 경험 기반 학습 기능의 구현과 작동 원리 사무엘 체커 프로그램의 의의와 과학적 기여 사무엘 체커 프로그램의 한계와 도전 과제 현대 AI에 미친 영향과 유산Arthur Samuel의 체커 프로그램의 학습기능 Arthur Samuel과 체커 프로그램의 탄생 배경 1955년, 컴퓨터 과학자 아서 사무엘(Arthur Samuel)은 당시로서는 혁신적인 개념인 기계 학습(machine learning)을 그의 체커(checkers) 프로그램에 도입했습니다. 사무엘은 IBM의 연구원이었으며, 컴퓨터가 단순히 미리 정의된 명령을 실행하는 것을 넘어 스스로 학습하고 개선할 수 있는 능력을 가질 수 있다는 가능성을 탐구했습니다. 그의 체커 프로그램은 IBM 70..

목차 Shopper 프로그램의 개요와 역사적 배경 Shopper 프로그램의 기술적 특징과 작동 원리 Shopper 프로그램의 의의와 과학적 기여 Shopper 프로그램의 한계와 발전 가능성 Shopper 프로그램의 현대적 의미와 유산 Shopper 프로그램의 개요와 역사적 배경 1952년, 케임브리지 대학교에서 Anthony Oettinger가 개발한 Shopper 프로그램은 인공지능(AI)과 기계 학습의 초기 발전을 보여주는 중요한 사례로 평가받고 있습니다. 이 프로그램은 EDSAC(Electronic Delay Storage Automatic Calculator) 컴퓨터에서 실행되었으며, 당시로서는 혁신적인 시도를 담고 있었습니다. Shopper는 단순한 쇼핑 시뮬레이션 프로그램으로, 사용자가 특정 ..

목차 Deep Genomics의 개요와 설립 배경 Deep Genomics의 AI 플랫폼과 기술적 특징 Deep Genomics의 주요 성과와 응용 사례 Deep Genomics 기술의 장점과 한계 Deep Genomics의 미래 전망과 의학적 영향 Deep Genomics의 개요와 설립 배경 Deep Genomics는 2015년 캐나다 토론토에서 설립된 바이오테크 회사로, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 신약 개발 과정을 혁신하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 회사는 유전체학과 기계 학습을 결합하여 유전자 변이와 질병 간의 복잡한 관계를 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 치료 표적과 약물 후보를 발굴하는 데 주력하고 있습니다. Deep Genomics의 설립자이자 CEO인 브렌단 프레이(Brendan F..

목차 AI와 피부과의 융합 배경 및 필요성 피부과에서 AI의 주요 응용 분야 AI 기반 피부과 기술의 장점 윤리적 문제와 한계 미래 전망과 발전 방향 AI와 피부과의 융합 배경 및 필요성 피부과는 시각적 진단이 중요한 의학 분야로, 다양한 피부 질환을 정확히 진단하고 적절한 치료를 제공하는 데 있어 전문적인 기술이 요구됩니다. 그러나 전 세계적으로 피부과 전문의의 부족과 의료 접근성의 제한은 환자들이 적시에 적절한 진료를 받는 데 어려움을 겪게 만듭니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)은 피부과에서 혁신적인 도구로 등장하고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반의 이미지 분석 기술은 피부 병변 이미지를 분석하여 질환을 진단하고 분류하는 데 탁월한 성능을 보이고 있습니다. AI는 또한 전자 건강 기록(..

목차 AlphaFold의 정의와 역사적 배경 AlphaFold의 기술적 원리와 작동 방식 AlphaFold의 성과와 과학계에 미친 영향 AlphaFold의 응용 분야와 잠재적 영향AlphaFold의 한계와 미래 전망 AlphaFold의 정의와 역사적 배경 AlphaFold는 구글의 인공지능(AI) 연구소인 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능 시스템으로, 단백질의 3차원 구조를 예측하는 데 특화되어 있습니다. 이 시스템은 생물학 분야에서 오랫동안 난제로 여겨졌던 '단백질 접힘 문제(protein folding problem)'를 해결하는 데 큰 진전을 이루었습니다. 단백질 접힘 문제란 단백질의 아미노산 서열만으로 그 단백질의 3차원 구조를 정확히 예측하는 것을 말합니다. 이 문제의 해결은 생물학,..

목차 Prolog의 정의와 역사적 배경 Prolog의 주요 특징과 작동 원리 Prolog의 응용 분야와 실제 사례 Prolog의 장점과 한계 Prolog의 현대적 발전과 미래 전망 Prolog의 정의와 역사적 배경 Prolog(Programming in Logic)는 1972년 프랑스 Aix-Marseille 대학의 Alain Colmerauer와 Philippe Roussel, 그리고 영국 에든버러 대학의 Robert Kowalski의 협력으로 탄생한 논리 프로그래밍 언어입니다. Prolog는 1차 논리(first-order logic)를 기반으로 하며, 선언적 프로그래밍 언어로 설계되었습니다. 이는 프로그램이 "무엇을 해야 하는지"를 기술하며, "어떻게 해야 하는지"는 시스템이 해결하도록 맡기는 방식..

목차 전문가 시스템의 정의와 역사적 배경 전문가 시스템의 구조와 작동 원리 전문가 시스템의 개발 과정과 응용 분야 전문가 시스템의 장단점과 한계 전문가 시스템의 현재와 미래 전망 전문가 시스템의 정의와 역사적 배경 전문가 시스템(Expert System)은 인공지능 기술의 응용 분야 중 가장 활발하게 활용되고 있는 영역 중 하나입니다. 인간이 특정분야에 대하여 가지고 있는 전문적인 지식을 정리하고 표현하여 컴퓨터에 기억시킴으로써, 일반인도 이 전문지식을 이용할 수 있도록 하는 시스템입니다.즉, 특정 분야의 전문가가 수행하는 고도의 업무를 지원하기 위한 컴퓨터 응용 프로그램으로, 인간 전문가의 의사결정 능력을 모방하여 복잡한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 전문가 시스템의 역사는 1960년대로 거슬러..

목차 LISP의 역사와 기본 개념 LISP의 주요 특징과 구문LISP의 방언들과 현대적 구현 LISP의 주요 특징과 구문 LISP의 미래와 현대 프로그래밍에서의 위치LISP의 역사와 기본 개념 LISP(LISt Processing)는 1958년 존 매카시(John McCarthy)에 의해 개발된 고수준 프로그래밍 언어로, 인공지능(AI) 연구를 위해 설계되었습니다. LISP는 λ-calculus(람다 계산법)에 기반을 두고 있으며, 이는 LISP가 함수형 프로그래밍 패러다임의 선구자적 역할을 하게 된 이유입니다. LISP의 가장 큰 특징은 코드와 데이터를 동일한 구조로 표현한다는 점입니다. 이는 'Code as Data' 원칙으로 알려져 있으며, LISP의 강력한 메타프로그래밍 능력의 기반이 됩니다. L..

목차 DeepSeek AI의 개요와 탄생 배경 DeepSeek AI의 주요 기술과 기능 DeepSeek AI의 응용 분야와 실제 사례 DeepSeek AI의 장점과 한계 DeepSeek AI의 미래 전망DeepSeek AI의 개요와 탄생 배경 DeepSeek AI는 2023년 중국 항저우에서 설립된 Liang Wenfeng에 의해 개발된 인공지능 플랫폼으로, 2025년 1월 DeepSeek-R1 모델의 출시와 함께 전 세계적으로 주목받고 있습니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP), 데이터 분석, 의사결정 지원 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 대규모 언어 모델로 설계되었습니다. DeepSeek AI는 기존의 AI 모델과 차별화된 접근 방식을 통해 더욱 효율적이고 정확한 성능을 제공하며, 특히 ChatGP..