1. 기계학습 (ML)기계학습(Machine Learning_ML)은 인공지능의 한 분야입니다.ML의 목표는 실험적으로 얻은 데이터로부터 점점 개선되도록 할 수 있는 알고리즘을 설계하고 개발입니다.Deep Learning : 기계학습 중에 신경망과 신경망 중에 계층이 많은 그런 신경망을 쓰는 특별한 분야2. 기계학습의 역사Herbert Simon's definitionTuring Award 뿐만 아니라 Nobel Prize in Economics를 수상한 사람입니다.의사결정에 관련된 연구를 많이 수행하였습니다.학습은 경험을 통해서 그 성능을 높이는 시스템에 의한 모든 프로세스라고 정의하였습니다.Arthur Samuel's definitionGame tree에서 Alpha-Beta Pruning이라는 방식..

1. 세계적인 데이터 과학자가 되는 방법데이터에 대한 관심과 이종 데이터의 결합하는 능력이 중요합니다.개발도상국의 물가 예측 프로그램 (UN과 협업하여)가짜뉴스 탐지가짜뉴스는 네트워크에서 퍼지는 모양이 점조직 형태로 퍼지고 진짜뉴스는 서로 연결된 상태로 퍼집니다. 또한, 가짜 뉴스는 회피성 언어와 부정의 언어를 많이 사용합니다.위성영상 딥러닝 분석으로 빈곤지역 예측 및 녹지 계산과거와 달리 최근에는 고해상도로 주간 영상을 찍고 그 영상을 분석하는 딥러닝의 합성곱신경망(CNN)과 전이학습(transfer learning) 기반 위성영상 분석 기술이 개발되었습니다.또한, 도심 내 녹지량을 측정하여 시민의 행복지수를 연구할 수 있습니다.즉, 이종 빅데이터의 결합과 새로운 인공지능 기반 계산 과학 방법의 적용으..

1. AI와 창작AI가 인간의 고유 영역인 창작을 할 수 있습니다.구글의 Magenta라는 프로젝트이야무스라는 AI가 6분만에 교향곡을 만듦 (Hello World)자연어처리 기술(NLP)에서 혁신이 일어나고 있습니다.ex) GPT-3, 고퍼, Megatron-Turing 등Q&A 시스템에서 AI가 인간의 성능을 초월하고 있습니다.또한, AI가 소설도 작성을 할 수 있고 토론도 대학생 수준으로 할 수 있습니다.2. AI Art 상업적 가치만일 AI 예술 작품이 무료 학습 데이터 기반으로 창작이 되었으면 저작권은 어떻게 해야 하는 것인가라는 이슈가 존재하였습니다.즉, 인공지능에게 저작권이라는 권리를 줄 수 있는가에 대해 논쟁이 발생하고 있습니다.이제 저작권이 없는 예술의 시대가 온 것입니다.3. 저작권 이..

데이터의 상관관계는 인과관계와 다릅니다.1. 데이터 전처리와 분석 방법Error bar (시각적 가이드) 추가하기 데이터 변동성을 그래픽으로 표현한 것이며 그래프에서 보고된 측정의 오차 또는 불확실성을 나타내는 데 사용합니다.적합한 통계 테스트 찾기아웃라이어 (이상치) 제거하기데이터 표준화하기EDA (Exploratory Data Analysis) 충분한 시간을 보내기2. 산점도 그래프 기반 구분데이터 학습의 결과가 적절한 수준인지에 대한 인식이 있어야 합니다.Under-fitting은 너무 단순화되어 있고 Over-fitting은 너무 정확하기 때문에 아웃라이어가 되지 않아도 될 값이 아웃라이어가 될 수도 있습니다. 즉, Appropirate-fitting으로 적용해야 합니다.학습(training) 데..