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기 타/빅데이터_인공지능AI3

인공지능 ② □ 인공지능 ○ 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현 ○ 인공지능 구분 - 강인공지능 : 인간능력을 초월한 AI - 약인공지능 : 특텅영역에서 도구로 사용하기 위해 개발 □ 머신러닝 ○ 컴퓨터를 인간처럼 학습하여 인간의 도움없이도 컴퓨터 스스로 새로운 규칙을 발견할 수 있는 기술 ○ 머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터 분석 후 분석을 통해 학습하여 해당 내용을 기반으로 판단 및 예측함 ○ 머신러닝이 스스로 학습하여 데이터 처리하는 과정 - 빅데이터 입력 - 데이터 분석 및 모델생성 - 모델을 활용하여 의사결정 및 예측 수행 □ 딥러닝 ○ 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network) : 여러 뉴런이 서로 연결되어 있는 구조의 네트워크 ○ 딥러닝(Deep Learni.. 2024. 1. 15.
인공지능 ① □ 인공지능 서비스 개발과정 ○ 데이터 수집 : 수집방법은 다양함 ○ 데이터 저장 및 처리 : 데이터 수집 방법이 마련되었다면, 장치를 마련해 수집된 데이터를 저장하고 처리 ○ 프로그램 제작 : 수집한 데이터를 클라우드에 저장 후 인공지능 알고리즘을 적용 후 사용자 패턴에 따라 분석 후 답변 가능한 프로그램 개발 ○ 서비스 배포 : 프로그램이 완료되면 서비스를 배포. 클라우드에서 제공하는 서비스를 활용하여 배포/유지/관리 가능 □ 인공지능 서비스 개발을 위한 기술 ○ 수집을 위한 사물인터넷 기술 ○ 전송을 위한 5G 기술 ○ 데이터 저장/처리를 위한 클라우드 기술 ○ 패턴분석을 위한 인공지능 기술 □ GPU(Graphic Processing Unit) ○ 중앙처리장치(CPU)만을 사용하기에 시간이 다소 .. 2024. 1. 15.
빅데이터와 사회변화의 예측 ○ 빅데이터 - 디지털 환경에서 생성되는 데이터 - 과거 아날로그 환경에서 생산되던 데이터에 비해 규모가 방대하고 생성 주기가 짧음 - 데이터뿐만 아니라 문자, 영상 데이터를 포함한 대규모 데이터 - 사람이 생성한 데이터 + 기계가 생성한 데이터 = 빅데이터 - 일상화된 정보 서비스 - 사회적 소통, 자기표현 - 생성주체 : 개인/시스템 - 보유주체 : 인터넷 서비스 기업, 포털, 이동 통신사, 장비생산 회사 - 유형 : 비정형 데이터, 조직 외부 데이터, 공개 데이터, 정형 데이터, 조직 내부 데이터, 비공개 데이터 - 특성 : 디양성, 크기, 속도, 가치 (1) 다양성 : 데이터는 다양한 모습을 잦고있음 (2) 크기 : 현재 데이터양은 MB, GB, TB 단위를 넘어 ZB에 들어섬(비트: 데이터의 가.. 2024. 1. 15.

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