AI는 어디에나 있지만 용어와 전문 용어를 이해하는 것이 어려울 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 빠르게 성장하는 이 기술을 더 잘 이해할 수 있도록 50개가 넘는 AI 용어와 정의를 설명합니다.
당신이 초보자이든 전문가이든 여기에는 당신이 모르는 몇 가지 용어가 있을 것입니다!
1. 인공 지능
인공 지능 (AI)는 종종 인간 지능을 모방하여 독립적으로 학습하고 기능할 수 있는 능력을 갖춘 컴퓨터 시스템의 개발을 말합니다.
이러한 시스템은 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 결정을 내리고, 경험을 기반으로 행동을 조정합니다. AI는 알고리즘과 모델을 활용하여 주변 환경을 인식하고 이해할 수 있는 지능형 기계를 만드는 것을 목표로 합니다.
궁극적인 목표는 기계가 효율적으로 작업을 수행하고 데이터에서 학습하며 인간과 유사한 인지 능력을 발휘할 수 있도록 하는 것입니다.
2. 연산
알고리즘은 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행하는 프로세스를 안내하는 정확하고 체계적인 지침 또는 규칙 집합입니다.
그것은 다양한 영역에서 기본 개념으로 사용되며 컴퓨터 과학, 수학 및 문제 해결 분야에서 중추적인 역할을 합니다. 알고리즘을 이해하는 것은 효율적이고 구조화된 문제 해결 접근 방식을 가능하게 하여 기술 및 의사 결정 프로세스의 발전을 주도하므로 중요합니다.
3. 빅 데이터
빅 데이터는 기존 분석 방법의 기능을 초과하는 매우 크고 복잡한 데이터 세트를 말합니다. 이러한 데이터 세트는 일반적으로 볼륨, 속도 및 다양성으로 특징지어집니다.
볼륨은 다음과 같은 다양한 소스에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 소셜 미디어, 센서 및 트랜잭션.
Velocity는 데이터가 생성되는 빠른 속도를 의미하며 실시간 또는 거의 실시간으로 처리되어야 합니다. 다양성은 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터 등 데이터의 다양한 유형과 형식을 의미합니다.
4. 데이터 수집
데이터 마이닝은 방대한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출하는 것을 목표로 하는 포괄적인 프로세스입니다.
여기에는 XNUMX가지 주요 단계가 포함됩니다. 관련 데이터 수집을 포함하는 데이터 수집; 데이터 준비, 데이터 품질 및 호환성 보장 패턴과 관계를 발견하기 위해 알고리즘을 사용하여 데이터 마이닝; 추출된 지식을 조사하고 이해하는 데이터 분석 및 해석.
5. 신경망
컴퓨터 시스템은 다음과 같이 작동하도록 설계되었습니다. 인간의 뇌, 상호 연결된 노드 또는 뉴런으로 구성됩니다. 대부분의 AI는 신경망.
위의 그래픽에서 우리는 과거 패턴에서 학습하여 지리적 위치의 습도와 온도를 예측하고 있습니다. 입력은 과거 레코드의 데이터 세트입니다.
XNUMXD덴탈의 신경망 학습 가중치를 가지고 놀고 숨겨진 레이어에 편향 값을 적용하여 패턴을 만듭니다. W1, W2….W7은 각각의 가중치입니다. 제공된 데이터 세트에서 스스로 훈련하고 예측으로 출력을 제공합니다.
이 복잡한 정보에 압도당할 수도 있습니다. 이 경우 간단한 가이드부터 시작할 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..
6. 머신 러닝
기계 학습은 데이터에서 자동으로 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있는 알고리즘 및 모델 개발에 중점을 둡니다.
여기에는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 패턴을 식별하고, 예측하고, 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 통계 기술을 사용하는 것이 포함됩니다.
기계 학습 알고리즘 대규모 데이터 세트에서 분석하고 학습하여 시스템이 처리하는 정보를 기반으로 동작을 조정하고 개선할 수 있습니다.
7. 딥 러닝
깊은 학습기계 학습 및 신경망의 하위 분야인 는 정교한 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 복잡한 프로세스를 시뮬레이션하여 데이터에서 지식을 얻습니다.
수많은 숨겨진 레이어가 있는 신경망을 사용함으로써 딥 러닝 모델은 복잡한 기능과 패턴을 자율적으로 추출하여 뛰어난 정확도와 효율성으로 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
8. 패턴 인식
데이터 분석 기술인 패턴 인식은 기계 학습 알고리즘의 힘을 활용하여 데이터 세트 내에서 패턴과 규칙성을 자율적으로 감지하고 식별합니다.
계산 모델과 통계적 방법을 활용함으로써 패턴 인식 알고리즘은 복잡하고 다양한 데이터에서 의미 있는 구조, 상관 관계 및 추세를 식별할 수 있습니다.
이 프로세스를 통해 귀중한 통찰력을 추출하고, 데이터를 개별 범주로 분류하고, 인식된 패턴을 기반으로 미래 결과를 예측할 수 있습니다. 패턴 인식은 의사 결정, 이상 징후 감지 및 예측 모델링을 지원하는 다양한 도메인에서 필수적인 도구입니다.
생체 인식이 그 한 예입니다. 예를 들어, 지문 인식에서 알고리즘은 사람 지문의 능선, 곡선 및 고유한 특징을 분석하여 템플릿이라는 디지털 표현을 생성합니다.
스마트폰의 잠금을 해제하거나 보안 시설에 액세스하려고 하면 패턴 인식 시스템이 캡처된 생체 데이터(예: 지문)를 데이터베이스에 저장된 템플릿과 비교합니다.
패턴을 일치시키고 유사성 수준을 평가함으로써 시스템은 제공된 생체 인식 데이터가 저장된 템플릿과 일치하는지 여부를 판단하고 그에 따라 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.
9. 지도 학습
지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 컴퓨터 시스템을 교육하는 기계 학습 접근 방식입니다. 이 방법에서 컴퓨터는 해당 알려진 레이블 또는 결과와 함께 일련의 입력 데이터를 제공받습니다.
개가 있는 사진과 고양이가 있는 사진이 있다고 가정해 보겠습니다.
어떤 사진에는 개가 있고 어떤 사진에는 고양이가 있는지 컴퓨터에게 알려줍니다. 그런 다음 컴퓨터는 그림에서 패턴을 찾아 개와 고양이의 차이점을 인식하는 방법을 학습합니다.
컴퓨터가 학습한 후 컴퓨터에 새 사진을 제공하면 레이블이 지정된 예제에서 학습한 내용을 기반으로 컴퓨터에 개 또는 고양이가 있는지 알아내려고 합니다. 알려진 정보를 사용하여 예측하도록 컴퓨터를 훈련시키는 것과 같습니다.
10. 비지도 학습
비지도 학습은 특정 지침 없이 컴퓨터가 자체적으로 데이터 세트를 탐색하여 패턴이나 유사성을 찾는 기계 학습 유형입니다.
지도 학습에서와 같이 레이블이 지정된 예제에 의존하지 않습니다. 대신 데이터에서 숨겨진 구조나 그룹을 찾습니다. 마치 컴퓨터가 무엇을 찾아야 하는지 교사가 지시하지 않아도 스스로 무언가를 발견하는 것과 같습니다.
이러한 유형의 학습은 사전 지식이나 명확한 지침 없이도 새로운 통찰력을 찾고, 데이터를 구성하거나, 특이한 것을 식별하는 데 도움이 됩니다.
11. 자연어 처리(NLP)
자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 상호 작용하는 방법에 중점을 둡니다. 그것은 컴퓨터가 우리에게 더 자연스럽게 느껴지는 방식으로 인간의 언어를 분석, 해석 및 응답하도록 도와줍니다.
NLP는 우리가 음성 비서 및 챗봇과 통신하고 이메일을 자동으로 폴더로 분류할 수 있게 해주는 것입니다.
여기에는 컴퓨터가 단어, 문장, 심지어 전체 텍스트의 의미를 이해하도록 가르치는 것이 포함되어 다양한 작업에서 우리를 돕고 기술과의 상호 작용을 보다 원활하게 할 수 있습니다.
12. 컴퓨터 비전
컴퓨터 비전 우리 인간이 눈으로 하는 것처럼 컴퓨터가 이미지와 비디오를 보고 이해할 수 있게 해주는 매혹적인 기술입니다. 시각적 정보를 분석하고 그들이 보는 것을 이해하도록 컴퓨터를 가르치는 것이 전부입니다.
간단히 말해서 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 시각적 세계를 인식하고 해석하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 이미지에서 특정 개체를 식별하고 이미지를 여러 범주로 분류하거나 이미지를 의미 있는 부분으로 나누도록 가르치는 것과 같은 작업이 포함됩니다.
컴퓨터 비전을 사용하여 도로와 그 주변의 모든 것을 "볼" 수 있는 자율 주행 자동차를 상상해 보십시오.
보행자, 교통 표지판 및 기타 차량을 감지하고 추적하여 안전하게 탐색할 수 있습니다. 또는 얼굴 인식 기술이 어떻게 컴퓨터 비전을 사용하여 스마트폰의 잠금을 해제하거나 고유한 얼굴 특징을 인식하여 신원을 확인하는지 생각해 보십시오.
또한 감시 시스템에서 붐비는 장소를 모니터링하고 의심스러운 활동을 발견하는 데 사용됩니다.
컴퓨터 비전은 가능성의 세계를 여는 강력한 기술입니다. 컴퓨터가 시각적 정보를 보고 이해할 수 있게 함으로써 우리는 우리 주변의 세상을 인식하고 해석할 수 있는 응용 프로그램과 시스템을 개발하여 우리의 삶을 더 쉽고 안전하며 효율적으로 만들 수 있습니다.
13. 챗봇
챗봇은 실제 인간의 대화처럼 보이는 방식으로 사람들과 대화할 수 있는 컴퓨터 프로그램과 같습니다.
실제로는 컴퓨터에서 실행되는 프로그램인데도 불구하고 고객을 돕고 사람과 대화하는 것처럼 느끼게 하기 위해 온라인 고객 서비스에서 자주 사용됩니다.
챗봇은 고객의 메시지나 질문을 이해하고 응답하여 인간 고객 서비스 담당자처럼 유용한 정보와 지원을 제공할 수 있습니다.
14. 음성 인식
음성 인식은 컴퓨터 시스템이 인간의 말을 이해하고 해석하는 능력을 의미합니다. 여기에는 컴퓨터나 장치가 말을 "듣고" 이해할 수 있는 텍스트나 명령으로 변환할 수 있는 기술이 포함됩니다.
와 음성 인식, 입력하거나 다른 입력 방법을 사용하는 대신 장치 또는 응용 프로그램에 말하기만 하면 장치 또는 응용 프로그램과 상호 작용할 수 있습니다.
이 시스템은 말을 분석하고 패턴과 소리를 인식한 다음 이해할 수 있는 텍스트나 동작으로 변환합니다. 음성 명령, 받아쓰기 또는 음성 제어 상호 작용과 같은 작업을 가능하게 하는 기술과의 핸즈프리 및 자연스러운 통신을 허용합니다. 가장 일반적인 예는 Siri 및 Google Assistant와 같은 AI 비서입니다.
15. 감정 분석
감정 분석 텍스트나 말에 표현된 감정, 의견, 태도를 이해하고 해석하는 데 사용되는 기술입니다. 여기에는 표현된 감정이 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지 판단하기 위해 문어나 구어를 분석하는 작업이 포함됩니다.
기계 학습 알고리즘을 사용하는 감정 분석 알고리즘은 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물 또는 고객 피드백과 같은 대량의 텍스트 데이터를 스캔하고 분석하여 단어 뒤에 숨겨진 감정을 식별할 수 있습니다.
알고리즘은 감정이나 의견을 나타내는 특정 단어, 구 또는 패턴을 찾습니다.
이 분석은 기업이나 개인이 사람들이 제품, 서비스 또는 주제에 대해 어떻게 느끼는지 이해하는 데 도움이 되며 데이터 기반 의사 결정을 내리거나 고객 선호도에 대한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있습니다.
예를 들어 회사는 감정 분석을 사용하여 고객 만족도를 추적하고 개선 영역을 식별하거나 브랜드에 대한 여론을 모니터링할 수 있습니다.
16. 기계 번역
AI 맥락에서 기계 번역은 컴퓨터 알고리즘과 인공 지능을 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 텍스트나 음성을 자동으로 번역하는 것을 말합니다.
여기에는 정확한 번역을 제공하기 위해 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하도록 가르치는 것이 포함됩니다. 가장 일반적인 예는 구글 번역.
기계 번역을 사용하면 한 언어로 텍스트나 음성을 입력할 수 있으며 시스템은 입력을 분석하고 다른 언어로 해당 번역을 생성합니다. 이는 다른 언어로 정보를 전달하거나 액세스할 때 특히 유용합니다.
기계 번역 시스템은 언어 규칙, 통계 모델 및 기계 학습 알고리즘의 조합에 의존합니다. 시간이 지남에 따라 번역 정확도를 향상시키기 위해 방대한 양의 언어 데이터에서 학습합니다. 일부 기계 번역 접근 방식은 번역 품질을 향상시키기 위해 신경망을 통합하기도 합니다.
17. 로봇 공학
로보틱스는 인공 지능과 기계 공학을 결합하여 로봇이라는 지능형 기계를 만드는 것입니다. 이 로봇은 자율적으로 또는 최소한의 인간 개입으로 작업을 수행하도록 설계되었습니다.
로봇은 환경을 감지하고 해당 감각 입력을 기반으로 결정을 내리고 특정 작업이나 작업을 수행할 수 있는 물리적 개체입니다.
그들은 카메라, 마이크 또는 터치 센서와 같은 다양한 센서를 갖추고 있어 주변 세계에서 정보를 수집할 수 있습니다. AI 알고리즘과 프로그래밍의 도움으로 로봇은 이 데이터를 분석하고 해석하며 지정된 작업을 수행하기 위한 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다.
AI는 로봇이 경험을 통해 학습하고 다양한 상황에 적응할 수 있도록 함으로써 로봇 공학에서 중요한 역할을 합니다.
기계 학습 알고리즘을 사용하여 물체를 인식하고 환경을 탐색하거나 인간과 상호 작용하도록 로봇을 훈련시킬 수 있습니다. 이를 통해 로봇은 보다 다재다능하고 유연하며 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
18. 드론
드론은 인간 조종사 없이도 공중을 날거나 호버링할 수 있는 일종의 로봇이다. 무인 항공기(UAV)라고도 합니다. 드론에는 카메라, GPS, 자이로스코프와 같은 다양한 센서가 장착되어 있어 데이터를 수집하고 주변을 탐색할 수 있습니다.
작업자가 원격으로 제어하거나 사전 프로그래밍된 지침을 사용하여 자율적으로 작동할 수 있습니다.
드론은 항공 사진 및 비디오 촬영, 측량 및 매핑, 배달 서비스, 수색 및 구조 임무, 농업 모니터링, 심지어 레크리에이션 용도를 포함하여 다양한 용도로 사용됩니다. 인간에게 접근하기 어렵거나 위험한 외딴 지역이나 위험한 지역에 접근할 수 있습니다.
19. 증강 현실(AR)
증강현실(Augmented Reality, AR)은 현실 세계에 가상의 물체나 정보를 결합하여 우리의 인식과 환경과의 상호 작용을 향상시키는 기술입니다. 컴퓨터에서 생성된 이미지, 사운드 또는 기타 감각 입력을 실제 세계에 오버레이하여 몰입형 대화형 경험을 만듭니다.
간단히 말해서 특수 안경을 착용하거나 스마트폰을 사용하여 주변 세상을 볼 수 있지만 추가 가상 요소가 추가된다고 상상해 보십시오.
예를 들어, 스마트폰으로 도시의 거리를 가리키면 길 안내, 평점, 인근 식당에 대한 리뷰를 보여주는 가상 표지판이나 실제 환경과 상호작용하는 가상 캐릭터를 볼 수 있습니다.
이러한 가상 요소는 현실 세계와 매끄럽게 혼합되어 주변 환경에 대한 이해와 경험을 향상시킵니다. 증강 현실은 게임, 교육, 건축과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며 탐색이나 집에서 새 가구를 구입하기 전에 시험해 보는 것과 같은 일상적인 작업에도 사용할 수 있습니다.
20. 가상현실(VR)
가상 현실(VR)은 컴퓨터 생성 시뮬레이션을 사용하여 사람이 탐색하고 상호 작용할 수 있는 인공 환경을 만드는 기술입니다. 사용자를 가상 세계에 몰입시켜 현실 세계를 차단하고 디지털 영역으로 대체합니다.
간단히 말해서 눈과 귀를 가리고 완전히 다른 장소로 이동시키는 특수 헤드셋을 착용하는 것을 상상해 보십시오. 이 가상 세계에서는 보고 듣는 모든 것이 컴퓨터에 의해 생성되지만 믿을 수 없을 정도로 실제처럼 느껴집니다.
이동하고, 어떤 방향으로든 볼 수 있으며, 물체나 캐릭터가 실제로 존재하는 것처럼 상호 작용할 수 있습니다.
예를 들어, 가상 현실 게임에서 중세 성 안에 있는 자신을 발견할 수 있습니다. 그곳에서 복도를 걷고, 무기를 들고, 가상 상대와 칼싸움을 할 수 있습니다. 가상 현실 환경은 당신의 움직임과 행동에 반응하여 완전히 몰입하고 경험에 몰입하게 만듭니다.
가상 현실은 게임에만 사용되는 것이 아니라 조종사, 외과 의사 또는 군인을 위한 훈련 시뮬레이션, 건축 워크스루, 가상 관광, 심지어 특정 심리적 상태에 대한 치료와 같은 다양한 기타 응용 프로그램에도 사용됩니다. 그것은 존재감을 생성하고 사용자를 새롭고 흥미로운 가상 세계로 이동시켜 경험을 가능한 한 현실에 가깝게 만듭니다.
21. 데이터 과학
데이터 과학 과학적 방법, 도구 및 알고리즘을 사용하여 데이터에서 귀중한 지식과 통찰력을 추출하는 분야입니다. 수학, 통계, 프로그래밍 및 도메인 전문 지식의 요소를 결합하여 크고 복잡한 데이터 세트를 분석합니다.
간단히 말해서 데이터 과학은 데이터 묶음 안에 숨겨진 의미 있는 정보와 패턴을 찾는 것입니다. 여기에는 데이터를 수집, 정리 및 구성한 다음 다양한 기술을 사용하여 탐색하고 분석하는 작업이 포함됩니다. 데이터 과학자 통계 모델과 알고리즘을 사용하여 추세를 파악하고 예측하고 문제를 해결합니다.
예를 들어 의료 분야에서 데이터 과학을 사용하여 환자 기록 및 의료 데이터를 분석하여 질병의 위험 요소를 식별하고 환자 결과를 예측하거나 치료 계획을 최적화할 수 있습니다. 비즈니스에서 데이터 과학을 고객 데이터에 적용하여 선호도를 이해하고 제품을 추천하거나 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다.
22. 데이터 랭글링
데이터 정리라고도 하는 데이터 랭글링은 원시 데이터를 수집, 정리 및 분석에 더 유용하고 적합한 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 품질, 일관성 및 분석 도구 또는 모델과의 호환성을 보장하기 위해 데이터를 처리하고 준비하는 작업이 포함됩니다.
간단히 말해서 데이터 랭글링은 요리 재료를 준비하는 것과 같습니다. 여기에는 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 분류하고 정리하여 오류, 불일치 또는 관련 없는 정보를 제거하는 작업이 포함됩니다.
또한 더 쉽게 작업하고 인사이트를 추출할 수 있도록 데이터를 변환, 재구성 또는 집계해야 할 수도 있습니다.
예를 들어 데이터 랭글링에는 중복 항목 제거, 철자 오류 수정 또는 형식 문제 수정, 누락된 값 처리 및 데이터 유형 변환이 포함될 수 있습니다. 또한 서로 다른 데이터 세트를 병합 또는 결합하거나, 데이터를 하위 집합으로 분할하거나, 기존 데이터를 기반으로 새 변수를 생성하는 작업이 포함될 수 있습니다.
23. 데이터 스토리텔링
데이터 스토리텔링 이야기나 메시지를 효과적으로 전달하기 위해 설득력 있고 매력적인 방식으로 데이터를 제시하는 기술입니다. 여기에는 다음을 사용하는 것이 포함됩니다. 데이터 시각화, 내러티브 및 컨텍스트를 사용하여 청중이 이해할 수 있고 기억에 남을 수 있는 방식으로 통찰력과 결과를 전달합니다.
간단히 말해서 데이터 스토리텔링은 데이터를 사용하여 이야기를 전달하는 것입니다. 단순히 숫자와 차트를 제시하는 것 이상입니다. 여기에는 시각적 요소와 스토리텔링 기술을 사용하여 데이터에 대한 내러티브를 만들어 데이터에 생명을 불어넣고 청중이 공감할 수 있도록 만드는 작업이 포함됩니다.
예를 들어 데이터 스토리텔링에는 단순히 판매 수치 표를 제시하는 대신 사용자가 판매 추세를 시각적으로 탐색할 수 있는 대화형 대시보드를 만드는 것이 포함될 수 있습니다.
여기에는 주요 발견 사항을 강조하고 추세 이면의 이유를 설명하며 데이터를 기반으로 실행 가능한 권장 사항을 제안하는 내러티브가 포함될 수 있습니다.
24. 데이터 기반 의사 결정
데이터 기반 의사 결정은 관련 데이터의 분석 및 해석을 기반으로 선택하거나 조치를 취하는 프로세스입니다. 직감이나 개인적인 판단에만 의존하기보다는 의사 결정 프로세스를 안내하고 지원하는 기반으로 데이터를 사용하는 것이 포함됩니다.
간단히 말해서 데이터 기반 의사 결정이란 데이터의 사실과 증거를 사용하여 우리가 내리는 선택을 알리고 안내하는 것을 의미합니다. 여기에는 데이터를 수집 및 분석하여 패턴, 추세 및 관계를 이해하고 해당 지식을 사용하여 정보에 입각한 결정을 내리고 문제를 해결하는 작업이 포함됩니다.
예를 들어, 비즈니스 환경에서 데이터 기반 의사 결정에는 판매 데이터, 고객 피드백 및 시장 동향을 분석하여 가장 효과적인 가격 책정 전략을 결정하거나 제품 개발 개선 영역을 식별하는 것이 포함될 수 있습니다.
의료 분야에서는 치료 계획을 최적화하거나 질병 결과를 예측하기 위해 환자 데이터를 분석하는 것이 포함될 수 있습니다.
25. 데이터 레이크
데이터 레이크는 방대한 양의 데이터를 처리되지 않은 원시 형식으로 저장하는 확장 가능한 중앙 집중식 데이터 리포지토리입니다. 미리 정의된 스키마나 데이터 변환 없이 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터와 같은 다양한 데이터 유형, 형식 및 구조를 보유하도록 설계되었습니다.
예를 들어 회사는 웹 사이트 로그, 고객 거래, 소셜 미디어 피드 및 IoT 장치와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 데이터 레이크에 저장할 수 있습니다.
그런 다음 이 데이터는 고급 분석 수행, 기계 학습 알고리즘 수행 또는 고객 행동의 패턴 및 추세 탐색과 같은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.
26. 데이터 웨어하우스
데이터 웨어하우스는 다양한 소스의 대량 데이터를 저장, 구성 및 분석하기 위해 특별히 설계된 특수 데이터베이스 시스템입니다. 효율적인 데이터 검색과 복잡한 분석 쿼리를 지원하는 방식으로 구성됩니다.
트랜잭션 데이터베이스, CRM 시스템 및 조직 내의 기타 데이터 소스와 같은 다양한 운영 시스템의 데이터를 통합하는 중앙 리포지토리 역할을 합니다.
데이터는 분석 목적에 최적화된 구조화된 형식으로 변환, 정리 및 데이터 웨어하우스에 로드됩니다.
27. 비즈니스 인텔리전스(BI)
비즈니스 인텔리전스는 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고 귀중한 통찰력을 얻는 데 도움이 되는 방식으로 데이터를 수집, 분석 및 제시하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 다양한 도구, 기술 및 기술을 사용하여 원시 데이터를 의미 있고 실행 가능한 정보로 변환하는 작업이 포함됩니다.
예를 들어 비즈니스 인텔리전스 시스템은 판매 데이터를 분석하여 가장 수익성이 높은 제품을 식별하고 재고 수준을 모니터링하며 고객 선호도를 추적할 수 있습니다.
수익, 고객 확보 또는 제품 성능과 같은 KPI(핵심 성과 지표)에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리고 운영을 개선하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있도록 합니다.
비즈니스 인텔리전스 도구에는 종종 데이터 시각화, 임시 쿼리 및 데이터 탐색 기능과 같은 기능이 포함됩니다. 이러한 도구는 다음과 같은 사용자를 가능하게 합니다. 비즈니스 분석가 또는 관리자가 데이터와 상호 작용하고, 데이터를 조각내고, 중요한 통찰력과 추세를 강조하는 보고서 또는 시각적 표현을 생성합니다.
28. 예측 분석
예측 분석은 데이터 및 통계 기술을 사용하여 미래의 이벤트 또는 결과에 대한 정보에 입각한 예측 또는 예측을 수행하는 방법입니다. 여기에는 과거 데이터 분석, 패턴 식별, 미래 추세, 행동 또는 발생을 추정하고 예측하기 위한 모델 구축이 포함됩니다.
변수 간의 관계를 밝히고 해당 정보를 사용하여 예측하는 것을 목표로 합니다. 단순히 과거 사건을 설명하는 것 이상입니다. 대신 과거 데이터를 활용하여 미래에 일어날 일을 이해하고 예측합니다.
예를 들어 금융 분야에서 예측 분석을 사용하여 예측할 수 있습니다. 재고 과거 시장 데이터, 경제 지표 및 기타 관련 요인을 기반으로 한 가격.
마케팅에서는 고객 행동과 선호도를 예측하여 표적 광고 및 개인화된 마케팅 캠페인을 가능하게 하는 데 사용할 수 있습니다.
의료 분야에서 예측 분석은 특정 질병에 대한 고위험 환자를 식별하거나 병력 및 기타 요인을 기반으로 재입원 가능성을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
29. 규범적 분석
규범적 분석은 특정 상황이나 의사 결정 시나리오에서 취할 수 있는 최선의 조치를 결정하기 위해 데이터 및 분석을 적용하는 것입니다.
그것은 설명을 넘어 예측 분석 미래에 일어날 수 있는 일에 대한 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 원하는 결과를 달성하기 위한 가장 최적의 행동 과정을 권장합니다.
과거 데이터, 예측 모델 및 최적화 기술을 결합하여 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 다양한 결정의 잠재적 결과를 평가합니다. 여러 제약 조건, 목표 및 요소를 고려하여 원하는 결과를 최대화하거나 위험을 최소화하는 실행 가능한 권장 사항을 생성합니다.
예를 들어, 공급망 관리, 규범적 분석은 재고 수준, 생산 능력, 운송 비용 및 고객 수요에 대한 데이터를 분석하여 가장 효율적인 유통 계획을 결정할 수 있습니다.
비용을 최소화하고 적시 배송을 보장하기 위해 재고 보관 위치 또는 운송 경로와 같은 이상적인 리소스 할당을 권장할 수 있습니다.
30. 데이터 기반 마케팅
데이터 기반 마케팅은 데이터 및 분석을 사용하여 마케팅 전략, 캠페인 및 의사 결정 프로세스를 추진하는 관행을 말합니다.
여기에는 다양한 데이터 소스를 활용하여 고객 행동, 선호도 및 추세에 대한 통찰력을 얻고 해당 정보를 사용하여 마케팅 노력을 최적화하는 것이 포함됩니다.
웹 사이트 상호 작용, 소셜 미디어 참여, 고객 인구 통계, 구매 내역 등과 같은 여러 접점에서 데이터를 수집하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 대상 고객, 선호도 및 요구 사항을 포괄적으로 이해합니다.
마케터는 데이터를 활용하여 고객 세분화, 타겟팅 및 개인화와 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
그들은 마케팅 캠페인에 긍정적으로 반응할 가능성이 더 높은 특정 고객 세그먼트를 식별하고 그에 따라 메시지와 제안을 조정할 수 있습니다.
또한 데이터 기반 마케팅은 마케팅 채널을 최적화하고 가장 효과적인 마케팅 믹스를 결정하며 마케팅 이니셔티브의 성공을 측정하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어 데이터 기반 마케팅 접근 방식에는 고객 데이터를 분석하여 구매 행동 및 선호도 패턴을 식별하는 작업이 포함될 수 있습니다. 이러한 인사이트를 기반으로 마케터는 특정 고객 세그먼트에 공감하는 개인화된 콘텐츠 및 제안으로 대상 캠페인을 만들 수 있습니다.
지속적인 분석과 최적화를 통해 마케팅 노력의 효과를 측정하고 시간이 지남에 따라 전략을 다듬을 수 있습니다.
31. 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 수명 주기 동안 데이터의 적절한 관리, 보호 및 무결성을 보장하기 위해 조직이 채택하는 프레임워크 및 일련의 사례입니다. 조직 내에서 데이터를 수집, 저장, 액세스, 사용 및 공유하는 방법을 관리하는 프로세스, 정책 및 절차를 포함합니다.
데이터 자산에 대한 책임, 책임 및 제어를 설정하는 것을 목표로 합니다. 데이터가 정확하고 완전하며 일관되고 신뢰할 수 있도록 보장하여 조직이 정보에 입각한 결정을 내리고 데이터 품질을 유지하며 규제 요구 사항을 충족할 수 있도록 합니다.
데이터 거버넌스에는 데이터 관리에 대한 역할 및 책임 정의, 데이터 표준 및 정책 설정, 규정 준수를 모니터링 및 시행하는 프로세스 구현이 포함됩니다. 데이터 개인 정보 보호, 데이터 보안, 데이터 품질, 데이터 분류 및 데이터 수명 주기 관리를 포함하여 데이터 관리의 다양한 측면을 다룹니다.
예를 들어, 데이터 거버넌스는 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 해당 개인 정보 보호 규정을 준수하여 개인 또는 민감한 데이터를 처리하도록 보장하는 절차를 구현하는 것을 포함할 수 있습니다.
또한 데이터 품질 표준을 설정하고 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위한 데이터 유효성 검사 프로세스를 구현하는 것도 포함될 수 있습니다.
32. 데이터 보안
데이터 보안은 귀중한 정보를 무단 액세스 또는 도난으로부터 안전하게 보호하는 것입니다. 여기에는 데이터 기밀성, 무결성 및 가용성을 보호하기 위한 조치가 포함됩니다.
본질적으로 이는 올바른 사람만 데이터에 액세스할 수 있고 데이터가 정확하고 변경되지 않고 필요할 때 사용할 수 있도록 보장하는 것을 의미합니다.
데이터 보안을 달성하기 위해 다양한 전략과 기술이 사용됩니다. 예를 들어 액세스 제어 및 암호화 방법은 승인된 개인 또는 시스템에 대한 액세스를 제한하여 외부인이 데이터에 액세스하는 것을 어렵게 만듭니다.
모니터링 시스템, 방화벽 및 침입 탐지 시스템은 보호자 역할을 하여 의심스러운 활동에 대해 경고하고 무단 액세스를 방지합니다.
33. 사물의 인터넷
사물 인터넷(Internet of Things, IoT)은 인터넷에 연결되어 서로 통신할 수 있는 물리적 개체 또는 "사물"의 네트워크를 의미합니다. 그것은 인터넷을 통해 상호 작용하여 정보를 공유하고 작업을 수행할 수 있는 일상적인 개체, 장치 및 기계의 큰 웹과 같습니다.
간단히 말해서 IoT는 전통적으로 인터넷에 연결되지 않은 다양한 개체 또는 장치에 "스마트" 기능을 제공하는 것입니다. 이러한 개체에는 가전 제품, 웨어러블 장치, 온도 조절기, 자동차 및 산업용 기계가 포함될 수 있습니다.
이러한 개체를 인터넷에 연결하면 데이터를 수집 및 공유하고 지시를 받고 자율적으로 또는 사용자 명령에 따라 작업을 수행할 수 있습니다.
예를 들어 스마트 온도 조절기는 온도를 모니터링하고 설정을 조정하며 에너지 사용 보고서를 스마트폰 앱으로 보낼 수 있습니다. 웨어러블 피트니스 트래커는 신체 활동에 대한 데이터를 수집하고 분석을 위해 클라우드 기반 플랫폼에 동기화할 수 있습니다.
34. 의사결정 트리
의사 결정 트리는 일련의 선택 또는 조건을 기반으로 결정을 내리거나 행동 과정을 결정하는 데 도움이 되는 시각적 표현 또는 다이어그램입니다.
다양한 옵션과 잠재적 결과를 고려하여 의사 결정 프로세스를 안내하는 순서도와 같습니다.
문제나 질문이 있고 선택을 해야 한다고 상상해 보십시오.
의사 결정 트리는 초기 질문에서 시작하여 각 단계의 조건 또는 기준에 따라 다양한 가능한 답변 또는 조치로 분기하여 의사 결정을 더 작은 단계로 나눕니다.
35. 인지 컴퓨팅
인지 컴퓨팅은 간단히 말해서 학습, 추론, 이해 및 문제 해결과 같은 인간의 인지 능력을 모방하는 컴퓨터 시스템 또는 기술을 말합니다.
여기에는 인간의 사고와 유사한 방식으로 정보를 처리하고 해석할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 것이 포함됩니다.
인지 컴퓨팅은 보다 자연스럽고 지능적인 방식으로 인간을 이해하고 상호 작용할 수 있는 기계를 개발하는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 예측하고, 의미 있는 통찰력을 제공하도록 설계되었습니다.
인지 컴퓨팅을 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 행동하도록 만드는 시도라고 생각하십시오.
여기에는 인공 지능, 기계 학습, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 기술을 활용하여 컴퓨터가 전통적으로 인간 지능과 관련된 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
36. 컴퓨터 학습 이론
전산 학습 이론은 데이터에서 학습하도록 특별히 설계된 알고리즘의 개발 및 검사를 중심으로 하는 인공 지능 영역 내의 전문 분야입니다.
대량의 정보를 분석하고 처리하여 자체적으로 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 구성하기 위한 다양한 기법과 방법론을 탐구한다.
컴퓨팅 학습 이론은 데이터의 힘을 활용하여 기계가 의사 결정 기능을 향상하고 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 패턴, 관계 및 통찰력을 발견하는 것을 목표로 합니다.
궁극적인 목표는 노출된 데이터를 기반으로 적응, 일반화 및 정확한 예측을 할 수 있는 알고리즘을 만들어 인공 지능 및 실제 응용 프로그램의 발전에 기여하는 것입니다.
37. 튜링 테스트
뛰어난 수학자이자 컴퓨터 과학자인 Alan Turing이 처음 제안한 Turing 테스트는 기계가 인간과 유사하거나 실질적으로 구별할 수 없는 지능적인 행동을 보일 수 있는지 여부를 평가하는 데 사용되는 매력적인 개념입니다.
튜링 테스트에서 인간 평가자는 어느 쪽이 기계인지 알지 못한 채 기계 및 다른 인간 참가자 모두와 자연어 대화에 참여합니다.
평가자의 역할은 전적으로 응답을 기반으로 어떤 엔터티가 기계인지 식별하는 것입니다. 기계가 평가자에게 자신이 인간과 같다고 확신할 수 있다면 튜링 테스트를 통과한 것으로 간주되어 인간과 같은 능력을 반영하는 수준의 지능을 보여줍니다.
Alan Turing은 기계 지능의 개념을 탐구하고 기계가 인간 수준의 인지를 달성할 수 있는지에 대한 질문을 제기하는 수단으로 이 테스트를 제안했습니다.
인간의 구별 불가능성 측면에서 테스트를 구성함으로써 Turing은 기계가 인간과 구별하기 어려울 만큼 설득력 있는 지능적인 행동을 보일 가능성을 강조했습니다.
튜링 테스트는 인공 지능 및 인지 과학 분야에서 광범위한 논의와 연구를 촉발시켰습니다. Turing 테스트를 통과하는 것은 중요한 이정표로 남아 있지만 지능의 유일한 척도는 아닙니다.
그럼에도 불구하고 이 테스트는 생각을 자극하는 벤치마크 역할을 하여 인간과 같은 지능과 행동을 모방할 수 있는 기계를 개발하려는 지속적인 노력을 자극하고 지능적이라는 것이 무엇을 의미하는지에 대한 광범위한 탐구에 기여합니다.
38. 강화 학습
강화 학습 시행 착오를 통해 발생하는 학습 유형으로, "에이전트"(컴퓨터 프로그램 또는 로봇일 수 있음)가 좋은 행동에 대한 보상을 받고 나쁜 행동에 대한 결과 또는 처벌에 직면함으로써 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.
에이전트가 미로 탐색과 같은 특정 작업을 완료하려고 하는 시나리오를 상상해 보십시오. 처음에 에이전트는 취해야 할 올바른 경로를 모르기 때문에 다양한 조치를 시도하고 다양한 경로를 탐색합니다.
목표에 더 가까워지는 좋은 행동을 선택하면 가상의 "등을 두드려주는 것"과 같은 보상을 받습니다. 그러나 잘못된 결정을 내리거나 막다른 골목에 이르거나 목표에서 멀어지면 처벌을 받거나 부정적인 피드백을 받습니다.
이러한 시행 착오 과정을 통해 에이전트는 특정 작업을 긍정적 또는 부정적 결과와 연결하는 방법을 배웁니다. 보상을 최대화하고 처벌을 최소화하기 위해 최선의 행동 순서를 점차적으로 파악하여 궁극적으로 작업에 더 능숙해집니다.
강화 학습은 환경으로부터 피드백을 받아 인간과 동물이 학습하는 방식에서 영감을 얻습니다.
이 개념을 기계에 적용함으로써 연구자들은 긍정적인 강화와 부정적인 결과의 과정을 통해 가장 효과적인 행동을 자율적으로 발견함으로써 다양한 상황에 대해 학습하고 적응할 수 있는 지능형 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.
39. 엔터티 추출
엔터티 추출은 텍스트 블록에서 엔터티라고 하는 중요한 정보를 식별하고 추출하는 프로세스를 말합니다. 이러한 엔터티는 사람 이름, 장소 이름, 조직 이름 등과 같은 다양한 항목이 될 수 있습니다.
뉴스 기사를 설명하는 단락이 있다고 가정해 보겠습니다.
엔터티 추출에는 텍스트를 분석하고 고유한 엔터티를 나타내는 특정 비트를 선택하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 텍스트가 "John Smith"와 같은 사람의 이름, "뉴욕시"의 위치 또는 "OpenAI" 조직을 언급하는 경우 이러한 항목이 식별하고 추출하려는 엔터티가 됩니다.
엔터티 추출을 수행함으로써 우리는 기본적으로 컴퓨터 프로그램이 텍스트에서 중요한 요소를 인식하고 분리하도록 가르칩니다. 이 프로세스를 통해 정보를 보다 효율적으로 구성하고 분류할 수 있으므로 대량의 텍스트 데이터에서 더 쉽게 검색, 분석 및 통찰력을 얻을 수 있습니다.
전반적으로 엔터티 추출은 텍스트 내에서 사람, 장소 및 조직과 같은 중요한 엔터티를 정확히 찾아내는 작업을 자동화하여 귀중한 정보 추출을 간소화하고 텍스트 데이터를 처리하고 이해하는 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
40. 언어 주석
언어 주석에는 사용된 언어에 대한 이해와 분석을 향상시키기 위해 추가 언어 정보로 텍스트를 보강하는 작업이 포함됩니다. 텍스트의 다른 부분에 유용한 레이블이나 태그를 추가하는 것과 같습니다.
언어적 주석을 수행할 때 텍스트의 기본 단어와 문장을 넘어 특정 요소에 레이블을 지정하거나 태그를 지정하기 시작합니다. 예를 들어 각 단어의 문법 범주(예: 명사, 동사, 형용사 등)를 나타내는 품사 태그를 추가할 수 있습니다. 이는 문장에서 각 단어의 역할을 이해하는 데 도움이 됩니다.
또 다른 형태의 언어 주석은 개체 인식으로, 사람, 장소, 조직 또는 날짜의 이름과 같은 특정 개체를 식별하고 레이블을 지정합니다. 이를 통해 텍스트에서 중요한 정보를 빠르게 찾고 추출할 수 있습니다.
이러한 방식으로 텍스트에 주석을 달면 보다 구조화되고 조직화된 언어 표현이 생성됩니다. 이것은 다양한 응용 프로그램에서 대단히 유용할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 쿼리의 의도를 이해하여 검색 엔진의 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한 기계 번역, 감정 분석, 정보 추출 및 기타 여러 자연어 처리 작업을 지원합니다.
언어 주석은 연구자, 언어학자 및 개발자가 언어 패턴을 연구하고, 언어 모델을 구축하고, 텍스트를 더 잘 분석하고 이해할 수 있는 정교한 알고리즘을 개발할 수 있도록 하는 중요한 도구 역할을 합니다.
41. 하이퍼파라미터
In 기계 학습, 하이퍼파라미터는 모델을 교육하기 전에 결정해야 하는 특수 설정 또는 구성과 같습니다. 모델이 데이터에서 자체적으로 학습할 수 있는 것이 아닙니다. 대신 미리 결정해야 합니다.
모델이 학습하고 예측하는 방법을 미세 조정하기 위해 조정할 수 있는 노브 또는 스위치로 생각하십시오. 이러한 하이퍼파라미터는 모델의 복잡성, 훈련 속도, 정확도와 일반화 간의 균형과 같은 학습 프로세스의 다양한 측면을 제어합니다.
예를 들어 신경망을 생각해 봅시다. 한 가지 중요한 하이퍼파라미터는 네트워크의 레이어 수입니다. 우리는 원하는 네트워크의 깊이를 선택해야 하며 이 결정은 데이터에서 복잡한 패턴을 캡처하는 능력에 영향을 미칩니다.
다른 일반적인 하이퍼파라미터에는 모델이 교육 데이터를 기반으로 내부 매개변수를 얼마나 빨리 조정하는지 결정하는 학습 속도와 과적합을 방지하기 위해 모델이 복잡한 패턴에 패널티를 부여하는 정도를 제어하는 정규화 강도가 포함됩니다.
이러한 하이퍼파라미터를 올바르게 설정하는 것은 모델의 성능과 동작에 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 종종 약간의 시행착오를 거치며 다양한 값을 실험하고 검증 데이터 세트에서 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는지 관찰합니다.
42. 메타데이터
메타데이터는 다른 데이터에 대한 세부 정보를 제공하는 추가 정보를 나타냅니다. 더 많은 컨텍스트를 제공하거나 기본 데이터의 특성을 설명하는 일련의 태그 또는 레이블과 같습니다.
문서, 사진, 비디오 또는 기타 유형의 정보 등 데이터가 있을 때 메타데이터는 해당 데이터의 중요한 측면을 이해하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어 문서에서 메타데이터에는 작성자 이름, 만든 날짜 또는 파일 형식과 같은 세부 정보가 포함될 수 있습니다. 사진의 경우 메타데이터는 사진을 찍은 위치, 사용된 카메라 설정 또는 사진을 찍은 날짜와 시간까지 알려줄 수 있습니다.
메타데이터는 데이터를 보다 효과적으로 구성, 검색 및 해석하는 데 도움이 됩니다. 이러한 설명 정보를 추가하면 전체 콘텐츠를 파헤칠 필요 없이 특정 파일을 빠르게 찾거나 해당 파일의 출처, 목적 또는 컨텍스트를 이해할 수 있습니다.
43. 차원 축소
차원 감소는 포함된 기능 또는 변수의 수를 줄여 데이터 세트를 단순화하는 데 사용되는 기술입니다. 이는 데이터 세트의 정보를 압축하거나 요약하여 보다 관리하기 쉽고 작업하기 쉽게 만드는 것과 같습니다.
데이터 요소의 서로 다른 특성을 나타내는 수많은 열 또는 속성이 있는 데이터 세트가 있다고 가정해 보십시오. 각 열은 기계 학습 알고리즘의 복잡성과 계산 요구 사항을 추가합니다.
경우에 따라 차원 수가 많으면 데이터에서 의미 있는 패턴이나 관계를 찾는 것이 어려울 수 있습니다.
차원 감소는 가능한 한 많은 관련 정보를 유지하면서 데이터 세트를 저차원 표현으로 변환하여 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 중복되거나 덜 유익한 차원을 폐기하면서 데이터에서 가장 중요한 측면 또는 변형을 캡처하는 것을 목표로 합니다.
44. 텍스트 분류
텍스트 분류는 내용이나 의미에 따라 텍스트 블록에 특정 레이블이나 범주를 할당하는 프로세스입니다. 추가 분석이나 의사 결정을 용이하게 하기 위해 텍스트 정보를 다른 그룹이나 클래스로 정렬하거나 구성하는 것과 같습니다.
이메일 분류의 예를 살펴보겠습니다. 이 시나리오에서는 수신 이메일이 스팸인지 스팸이 아닌지(햄이라고도 함) 확인하려고 합니다. 텍스트 분류 알고리즘은 이메일 내용을 분석하고 그에 따라 레이블을 지정합니다.
알고리즘이 이메일이 일반적으로 스팸과 관련된 특성을 보인다고 판단하면 "스팸" 레이블을 할당합니다. 반대로 이메일이 합법적이고 스팸이 아닌 것으로 나타나면 "비스팸" 또는 "햄" 레이블을 할당합니다.
텍스트 분류는 이메일 필터링을 넘어 다양한 도메인에서 응용 프로그램을 찾습니다. 감정 분석에 사용되어 고객 리뷰에 표현된 감정(긍정적, 부정적 또는 중립적)을 결정합니다.
뉴스 기사는 스포츠, 정치, 엔터테인먼트 등과 같은 다양한 주제 또는 범주로 분류될 수 있습니다. 고객 지원 채팅 로그는 해결하려는 의도 또는 문제에 따라 분류할 수 있습니다.
45. 약한 AI
좁은 AI라고도 하는 약한 AI는 특정 작업이나 기능을 수행하도록 설계되고 프로그래밍된 인공 지능 시스템을 말합니다. 광범위한 인지 능력을 포괄하는 인간 지능과 달리 약한 AI는 특정 영역이나 작업으로 제한됩니다.
약한 AI를 특정 작업을 수행하는 데 탁월한 특수 소프트웨어 또는 기계라고 생각하십시오. 예를 들어, 게임 상황을 분석하고, 전략을 세우고, 인간 플레이어와 경쟁하기 위해 체스를 두는 AI 프로그램을 만들 수 있습니다.
또 다른 예는 사진이나 비디오에서 물체를 식별할 수 있는 이미지 인식 시스템입니다.
이러한 AI 시스템은 특정 전문 분야에서 탁월하도록 훈련되고 최적화됩니다. 그들은 작업을 효과적으로 수행하기 위해 알고리즘, 데이터 및 미리 정의된 규칙에 의존합니다.
그러나 그들은 지정된 영역 밖의 작업을 이해하거나 수행할 수 있는 일반적인 지능을 가지고 있지 않습니다.
46. 강력한 AI
일반 AI 또는 인공 일반 지능(AGI)이라고도 하는 강력한 AI는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 이해, 학습 및 수행할 수 있는 능력을 보유한 인공 지능의 한 형태를 말합니다.
특정 작업을 위해 설계된 약한 AI와 달리 강한 AI는 인간과 같은 지능과 인지 능력을 복제하는 것을 목표로 합니다. 전문화된 작업에 탁월할 뿐만 아니라 광범위한 지적 과제를 해결할 수 있는 폭 넓은 이해와 적응력을 갖춘 기계 또는 소프트웨어를 만들기 위해 노력합니다.
강력한 AI의 목표는 추론하고, 복잡한 정보를 이해하고, 경험을 통해 배우고, 자연어 대화에 참여하고, 창의성을 나타내고, 인간 지능과 관련된 기타 특성을 나타낼 수 있는 시스템을 개발하는 것입니다.
본질적으로 여러 영역에서 인간 수준의 사고와 문제 해결을 시뮬레이션하거나 복제할 수 있는 AI 시스템을 만들고자 합니다.
47. 포워드 체인
포워드 체인은 사용 가능한 데이터로 시작하여 추론을 수행하고 새로운 결론을 도출하는 데 사용하는 추론 또는 논리 방법입니다. 그것은 앞으로 나아가고 추가적인 통찰력에 도달하기 위해 가까이에 있는 정보를 사용하여 점들을 연결하는 것과 같습니다.
일련의 규칙 또는 사실이 있고 이를 기반으로 새로운 정보를 도출하거나 특정 결론에 도달하려고 한다고 상상해 보십시오. 포워드 체인은 초기 데이터를 검사하고 논리적 규칙을 적용하여 추가 사실 또는 결론을 생성하는 방식으로 작동합니다.
단순화하기 위해 기상 조건에 따라 무엇을 입을지 결정하는 간단한 시나리오를 고려해 보겠습니다. “비가 오면 우산을 가져라”라는 규칙이 있고, “추우면 재킷을 입는다”는 규칙이 있습니다. 이제 실제로 비가 오는 것을 관찰하면 포워드 체인을 사용하여 우산을 가져와야 한다고 추론할 수 있습니다.
48. 역방향 연결
역방향 연결은 원하는 결론이나 목표로 시작하여 역방향으로 작업하여 해당 결론을 뒷받침하는 데 필요한 데이터나 사실을 결정하는 추론 방법입니다. 원하는 결과에서 이를 달성하는 데 필요한 초기 정보까지 단계를 추적하는 것과 같습니다.
역방향 연결을 이해하기 위해 간단한 예를 살펴보겠습니다. 수영을 하기에 적합한지 확인하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 원하는 결론은 특정 조건에 따라 수영이 적절한지 여부입니다.
조건에서 시작하는 대신 역방향 연결은 결론에서 시작하여 지원 데이터를 찾기 위해 역방향으로 작동합니다.
이 경우 역방향 연결에는 "날씨가 따뜻합니까?"와 같은 질문이 포함됩니다. 대답이 예인 경우 "사용 가능한 수영장이 있습니까?"라고 묻습니다. 대답이 다시 예인 경우 "수영하러 갈 시간이 충분합니까?"와 같은 추가 질문을 할 것입니다.
이러한 질문에 반복적으로 답하고 거꾸로 작업하면 수영하러 가는 결론을 뒷받침하기 위해 충족해야 하는 필수 조건을 결정할 수 있습니다.
49. 휴리스틱
간단히 말해서 휴리스틱은 일반적으로 과거 경험이나 직관을 기반으로 결정을 내리거나 문제를 해결하는 데 도움이 되는 실용적인 규칙 또는 전략입니다. 길고 소모적인 과정을 거치지 않고 합리적인 해결책을 빠르게 찾아낼 수 있는 정신적 지름길과 같습니다.
복잡한 상황이나 작업에 직면했을 때 휴리스틱은 의사 결정을 단순화하는 지침 원칙 또는 "경험 법칙" 역할을 합니다. 최적의 솔루션을 보장하지는 않지만 특정 상황에서 종종 효과적인 일반적인 지침이나 전략을 제공합니다.
예를 들어, 혼잡한 지역에서 주차 공간을 찾는 휴리스틱을 생각해 봅시다. 사용 가능한 모든 지점을 세심하게 분석하는 대신 엔진이 작동 중인 주차된 차량을 찾는 휴리스틱에 의존할 수 있습니다.
이 휴리스틱은 이러한 자동차가 곧 떠날 것이라고 가정하여 사용 가능한 자리를 찾을 가능성을 높입니다.
50. 자연어 모델링
자연어 모델링은 간단히 말해서 인간이 의사소통하는 방식과 유사한 방식으로 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 컴퓨터 모델을 훈련시키는 과정입니다. 여기에는 자연스럽고 의미 있는 방식으로 텍스트를 처리, 해석 및 생성하도록 컴퓨터를 가르치는 것이 포함됩니다.
자연어 모델링의 목표는 컴퓨터가 유창하고 일관되며 상황에 맞는 방식으로 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 것입니다.
책, 기사 또는 대화와 같은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 교육 모델을 포함하여 언어의 패턴, 구조 및 의미 체계를 학습합니다.
일단 훈련되면 이러한 모델은 언어 번역, 텍스트 요약, 질문 응답, 챗봇 상호 작용 등과 같은 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다.
그들은 문장의 의미와 맥락을 이해하고, 관련 정보를 추출하고, 문법적으로 정확하고 일관된 텍스트를 생성할 수 있습니다.
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