Seven AI Workers

머신러닝(Machine Learning, ML)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 기술입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습의 4가지 주요 유형으로 분류됩니다. 이 글에서는 각각의 정의, 핵심 개념, 대표 알고리즘, 그리고 금융, 헬스케어, 자연어 처리(NLP) 등 다양한 산업에서의 실제 적용 사례를 중심으로 자세히 살펴봅니다.​1. 지도학습(Supervised Learning) 📘🔹 정의지도학습은 가장 널리 사용되는 머신러닝 방법입니다. 이 학습 방식은 정답(label)이 주어진 데이터를 기반으로 모델을 학습시킵니다. 예를 들어, 이메일 데이터와 해당 이메일이 스..

딥러닝과 강화학습의 결합은 인공지능(AI) 분야에서 중요한 전환점을 마련하였습니다. 이러한 결합은 복잡한 문제를 해결하고, 다양한 산업 분야에 AI를 적용하는 데 큰 기여를 하고 있습니다.1. 딥러닝과 강화학습 결합의 배경 및 의미딥러닝과 강화학습 결합의 배경강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트(agent)가 환경과 상호작용하면서 최적의 행동을 학습하는 기계학습의 한 분야입니다. RL은 보상(reward)과 처벌(penalty)을 통해 행동의 질을 평가하며, 장기적으로 누적 보상을 최대화하는 정책(policy)을 찾는 것을 목표로 합니다.주요 구성요소는 다음과 같습니다:상태(State): 에이전트가 관찰하고 행동을 결정하는데 사용되는 환경 정보행동(Action): 에이전트..

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 의사결정을 학습하는 머신러닝 패러다임입니다. 지도학습이 레이블이 지정된 데이터에서 학습하는 것과 달리, 강화학습은 시행착오(trial-and-error)를 기반으로 하여 행동을 탐색하고, 누적 보상을 최대화하는 정책(policy)을 학습합니다. 강화학습은 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)을 통해 수학적으로 공식화되며, 상태(state)를 관찰한 에이전트가 행동(action)을 취한 후 환경으로부터 보상(reward)과 새로운 상태를 받아 지속적으로 정책을 개선하는 구조입니다.이 글에서는 강화학습의 초기 개념부터 최근 게임 분야의 탁월한 성과에 이르는 발전 과정을 연대기적..

머신러닝(Machine Learning, ML)의 부상은 인공지능(AI) 역사에서 전환점이라 할 수 있는 중요한 사건입니다. 이는 규칙 기반의 상징적(symbolic) 접근 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 스스로 성능을 개선해 나가는 통계적 학습 중심의 패러다임으로의 대전환을 의미합니다. 머신러닝은 특히 딥러닝의 혁신, 강화학습의 발전, 그리고 21세기 전반에 걸친 산업 전반으로의 확산을 통해 그 존재감을 확고히 해왔습니다.1️⃣ 딥러닝 혁명: 빅데이터와 계산능력의 결합2000년대와 2010년대 초반, 인공신경망에 대한 관심은 다시 급격히 증가했습니다. 특히 여러 은닉층(hidden layer)을 가진 대규모 신경망을 학습시키는 딥러닝(Deep Learning)은 다음과 같은 요소들의..

1단계: 인공지능(AI)의 탄생과 초기 연구 (1950년대) '인공지능(AI)'이라는 개념이 처음으로 정립되고 학문적 연구의 기반이 마련되었다는 것이다. 1956년 다트머스 회의는 AI 연구의 출발점으로, 존 매카시가 AI라는 용어를 처음 제시했고, 이후 연구 방향이 본격적으로 설정되었다. 이 당시 AI 연구는 주로 논리적 문제 해결과 상징적 추론에 초점을 맞추었으며, 로직 테오리스트(1956년) 같은 최초의 AI 프로그램들이 등장했다. 또한 Lisp 언어(1958년)의 개발은 AI 연구를 위한 핵심 도구를 제공했다. 이 시기의 의의는 AI가 철학적 논의에서 벗어나 명확한 학문적 영역으로 독립하여 체계적인 연구의 출발점을 열었다는 데 있다.1956년다트머스 AI 컨퍼런스 개최, ‘인공지능(AI)’ 용어 ..