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..

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..

1. 서론: 머신러닝의 개념과 중요성머신러닝(Machine Learning)은 프로그래밍 없이 데이터를 통해 스스로 학습하고 성능을 향상시키는 알고리즘 기반 기술로, 오늘날 인공지능(AI)의 핵심 동력 중 하나입니다. 본 글에서는 1940년대 초기 개념부터 시작해 2020년대의 초대형 AI 모델 등장에 이르기까지 머신러닝의 주요 발전 단계를 시대별로 살펴봅니다.2. 이론적 기초 형성기 (1940년대~1950년대)머신러닝(Machine Learning)은 21세기 인공지능 기술의 핵심으로 자리잡았지만, 그 기초는 20세기 중반부터 생물학, 심리학, 수학, 논리학 등 다양한 학문에서 뿌리를 두고 발전해 왔습니다. 1940년대와 1950년대는 이러한 아이디어들이 서서히 구체화되며 머신러닝의 이론적 기반을 형성..

인공지능(AI)의 발전 과정은 기술적 혁신과 연구 패러다임의 전환을 중심으로 이루어져 왔다. 특히 이 과정에서 전문가 시스템의 등장과 확산, 신경망의 부침과 재부상, 머신러닝 알고리즘의 출현이라는 세 가지 중요한 이정표가 주목받고 있다. 이번 글에서는 각각의 발전 단계를 구체적인 사례를 들어 이해하기 쉽게 소개하고, 각 단계가 AI 발전에 어떤 의미를 지니는지 설명한다.1️⃣ 전문가 시스템의 등장과 지식 기반 AI (1960년대–1980년대)전문가 시스템(Expert Systems)은 초기 인공지능 연구가 실제 현실 문제 해결로 전환하는 중요한 출발점이었다. AI가 이론적 연구에 머물지 않고 특정 분야의 전문적 지식을 활용하여 실질적인 문제를 해결할 수 있음을 처음 증명한 사례였다.📍 전문가 시스템이란..

인공지능(A.I.)은 인간의 지능을 모방하는 시스템을 개발하는 폭넓은 학문 분야로, 그 안에는 각각의 기능과 역할에 따라 다양한 기술들이 존재합니다. 이번 글에서는 대표적인 A.I.기술들을 소개하겠습니다.1. 머신러닝(Machine Learning, ML)정의 및 개념머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고, 패턴을 인식하며, 인간의 개입 없이 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다. 기존의 규칙 기반 시스템과 달리, 머신러닝 알고리즘은 경험을 통해 성능이 점점 향상됩니다.주요 머신러닝 유형지도학습(Supervised Learning): 정답(레이블)이 있는 데이터를 바탕으로 학습예시: 이메일 스팸 분류, 주택 가격 예측비지도학습(Unsupervised Learning): 정답이 없..