품목정보
발행일	2022년 03월 10일
쪽수, 무게, 크기	246쪽 \| 446g \| 15222520mm
ISBN13	9791168362048
ISBN10	1168362040

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저자 소개 (4명)

저 : 윤서화 이동 관심작가 알림신청

딥러닝은 사람이 생각하고 배우는 방식처럼 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. 딥러닝을 적용한 컴퓨터는 스스로 데이터를 분류하여 비슷한 것끼리 묶고 그것을 통해 새로운 결과를 예측합니다. ‘이것은 바나나입니다.’라고 컴퓨터에 정보를 가르치는 방식이 아니라 ‘이것은 바나나이군요.’라고 스스로 학습하는 비지도 학습에 해당합니다. 딥러닝은 인간이 어떤 물건을 인식할 때 뇌가 작동하는 방식과 흡사합니다. 뇌에서 많은 신경세포가 작동하듯 딥러닝 기술은 입력 층과 출력층 사이에 여러 은닉층을 배열하여 신경망을 구현합니다. 이 신경망을 활용하여 컴퓨터는 다양한 데이터를 스스로 분류하고 학습하여 문제를 해결합니다.
--- p.38

빅데이터는 디지털 세계에서 생성되는 다양하고 어마어마한 규모의 데이터를 의미합니다. 이미지, 텍스트, 영상 등 다양한 형태(Variety)로 빠르고(Velocity) 대규모(Volume)로 생성되는 것이 특징입니다. 인터넷 사이트의 방문기록부터 자료검색, 쇼핑, 금융활동, 교육 등 이 모든 활동은 데이터로 기록되고 이것이 모인 것이 빅데이터인 것입니다. 기업들은 빅데이터에서 다양한 정보를 분석하고 처리하여 문제해결 및 운영에 활용합니다. 빅데이터를 다루는 대표적인 방식으로는 데이터를 나눈 뒤 이것을 병렬로 처리하는 분산 처리방식이 있습니다. 빅데이터를 활용하여 날씨를 예측하거나 교통량을 예측하고, 광고와 서비스를 제공하고, 의료 및 제품 등에 유의미한 결과를 도출합니다.
--- p.71

머신러닝의 종류
① 지도 학습
일정량 이상의 데이터를 입력하여 데이터의 패턴과 규칙을 찾아냅니다. 찾아낸 패턴과 규칙을 통해 어떤 데이터가 주어졌을 때 결과를 예측하거나 의사결정을 합니다. 지도 학습을 이용한 알고리즘의 대표적인 예로 회귀분석이 있습니다.
② 비지도 학습
데이터만 가지고 컴퓨터가 스스로 데이터의 관계를 예측합니다. 비지도 학습 알고리즘의 대표적인 예로 클러스터링(군집화)가 있습니다.
③ 강화 학습
관찰-행동-보상의 과정으로 학습하는 알고리즘입니다. 변화하는 환경에서 행동을 취하고 더 많은 보상을 받는 방향으로 학습을 합니다.
--- p.125

2017년 1월 AI 학자와 연구자들이 미국 캘리포니아 아실로마에 모여 채택한 ‘미래 인공지능 연구의 23가지 원칙’을 의미합니다. 인공지능과 관련된 윤리의 기준으로 인정받고 있는 원칙입니다. AI를 인류에게 이로운 방향으로 발전시키기 위해 제정되었으며 1,200명 이상의 AI 연구원과 2,500명 이상의 전문가들이 서명했습니다. 이런 원칙을 만든 이유는 AI를 활용해 인류를 돕고 힘을 줄 기회를 제공하기 위해서라고 합니다. 아실로마 원칙은 연구 이슈 5개항, 윤리와 가치 13개항 장기적 이슈 5개항으로 이루어져 있습니다.

--- p.201

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