Seven AI Workers

인공지능(AI)은 불확실한 상황에서의 의사결정을 자주 요구받습니다. 이럴 때 확률 이론은 불확실성을 정량화하고 관리할 수 있는 수학적 틀을 제공하며, 통계학은 데이터를 기반으로 패턴을 추론하고 모델의 매개변수를 학습하는 도구입니다. AI 시스템이 불완전하거나 잡음이 많은 정보 속에서도 합리적인 판단을 내릴 수 있게 해주는 토대가 바로 이 두 가지입니다.확률에는 두 가지 주요 해석 방식이 있습니다: 빈도주의(frequentist)와 베이지안(Bayesian)입니다. 빈도주의는 반복된 시행에서 특정 사건이 일어날 비율로 확률을 정의합니다(예: 동전을 무수히 던졌을 때 앞면이 나올 확률은 0.5). 반면, 베이지안 해석은 확률을 신념의 정도로 보고, 새로운 정보가 들어올 때 기존 신념(사전 확률)을 갱신합니다..

AI는 단순히 데이터를 저장하는 것 이상의 복잡한 구조와 관계를 처리해야 합니다. 트리(Tree), 그래프(Graph), 해시 테이블(Hash Table)은 이러한 복잡한 데이터 표현을 가능하게 해주는 핵심 자료구조입니다. 각 구조는 지식 표현, 탐색, 추론, 학습 등 다양한 AI 기능에서 중요한 역할을 합니다.🌳 트리(Tree): 계층 구조 표현의 기본📌 개념 정리트리는 노드들로 이루어진 계층적 구조입니다. 각 노드는 자식 노드를 가질 수 있고, 부모-자식 관계를 통해 계층을 형성합니다. 가장 위의 노드를 루트(Root)라고 하며, 자식이 없는 노드는 리프(Leaf) 노드라고 부릅니다.특수한 경우인 이진 트리(Binary Tree)는 각 노드가 최대 두 개의 자식을 가질 수 있습니다.🧠 AI에서 ..

인공지능(AI)은 데이터를 다루는 기술입니다. 이 데이터를 효과적으로 저장하고 처리하기 위해선 적절한 자료구조(Data Structure)가 필수입니다. 이 Part 1에서는 가장 기본이 되는 자료구조 세 가지, 배열(Array), 텐서(Tensor), 연결 리스트(Linked List)에 대해 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다.📦 배열(Array) – 빠르고 직관적인 선형 구조✔ 정의배열은 동일한 타입의 데이터를 연속된 메모리 공간에 저장하는 선형 자료구조입니다. 각 데이터는 인덱스로 접근할 수 있어 매우 빠른 검색이 가능합니다.⚙ 특징접근 속도: O(1) (인덱스를 통한 즉시 접근)삽입/삭제 속도: O(n) (중간 요소 변경 시 전체 이동 필요)메모리 사용: 연속된 공간을 사용 → 효율적?..

📜 고대: 알고리즘의 기원"알고리즘"이라는 단어는 9세기 페르시아 수학자 무함마드 이븐 무사 알콰리즈미(Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi)의 이름에서 유래했습니다. 그는 산술과 대수학 계산 방법을 체계적으로 설명한 책을 남겼으며, 이로 인해 알고리즘과 algebra(대수)라는 단어가 탄생했습니다. 🧮기원전 300년경, 유클리드는 그의 저서 『기하학 원론(Elements)』에서 두 수의 최대공약수를 구하는 알고리즘을 설명했습니다.기원전 200년경, 에라토스테네스는 소수를 찾기 위한 알고리즘인 '에라토스테네스의 체'를 제시했습니다.이처럼 인류는 아주 오래전부터 문제를 단계적으로 해결하는 절차를 고민해 왔습니다. 🏺🏰 중세 ~ 르네상스: 개념의 확산중세 유럽에서는 알콰리즈미의 저작..

알고리즘이란 무엇인가요? 🤖알고리즘은 수학과 컴퓨터 과학에서 핵심적인 개념입니다. 쉽게 말하면, 알고리즘은 어떤 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행하기 위한 단계별 절차 또는 규칙의 모음입니다. 예를 들어, 라면을 끓이는 과정(물 끓이기 → 면 넣기 → 스프 넣기 → 시간 맞추기 → 완성!)도 알고리즘의 한 예입니다. 🍜조금 더 공식적으로는, 알고리즘은 유한한 단계의 명확한 지침 목록으로, 어떤 입력을 받아 일련의 계산을 통해 원하는 출력을 생성하는 방식입니다. 이는 사람이든 컴퓨터든 어떤 문제를 해결할 때 "어떻게" 해야 하는지를 정해주는 레시피라고 볼 수 있습니다. 🧠알고리즘의 공식 정의와 핵심 속성 📜20세기 초, 알고리즘의 개념은 계산 이론을 정립하기 위한 수학적 정의로 발전했습니다. 앨런..