인공지능은 여러부류로 나눠서 설명할 수 있습니다. 범용 인공지능은 인간의 지능과 가까운 인공지능을 의미합니다. ex ) 아이언맨 자비스, 도라에몽, 아톰 특화형 인공지능은 특정 문제를 해결하여 추론을 하기 위한 인공지능을 의미합니다. ex) 자율주행, 게임용 인공지능, 알파고 두 분류 말고도 구체적으로 분류를 나눠서 설명하면 다음과 같습니다. 종류 설명 머신러닝 컴퓨터상의 알고리즘이 학습하고 판단. 유전 알고리즘 생물의 유전자를 모방하여, 짠 알고리즘 집단지능 단순한 규칙에 따라 행동하는 개체가 집단을 형성하여 고도로 지능적인 행동을 한다.ex) 스타크래프트 퍼지제어 사람의 경험법칙 근거해서 가까운 제어가 가능하도록 하는 알고리즘 주로 가전제품에이용하는 알고리즘 전문가 시스템 인간의 전문가의 판단능력을 ..

머신러닝 : “기계학습”학습할 거리를 일단 던져놓으면 데이터를 가지고 스스로 학습하는 기계 인간이 하나부터 열까지 직접 가르치는 기계를 의미하는 것이 아니라, 학습할 거리를 일단 던져놓으면 이걸 가지고 스스로 학습하는 기계를 의미합니다. 사람이 할 수 있는(혹은 할 수 없는) 작업을 기계가 할 수 있도록 만들어서, 해당 작업을 아주 빠른 속도로 365일 24시간 내내 자동으로 수행하도록 하기 위함입니다. 특정 작업에 한해서는 사람보다 일을 훨씬 더 잘 하는 자그마한 AI를 탑재하는 과정으로 볼 수 있는데, 그러한 맥락에서 혹자들은 머신러닝을 약한 인공지능(weak AI)을 위한 기술이라고도 부릅니다. 이미지 인식, 자율주행, 게임용 인공지능. 딥러닝 또는 심층학습 : 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 ..

인공지능과 딥러닝에 대해 설명하기 전에 주목받기 시작한 시점에 대해 알아보자 아마 여러분도 많이 들어봤을 사건이지만 대표적으로 "구글의 딥마인드"와 알파고가 있다. 하지만 지금 2021년 이것보다 훨씬 발전된 인공지능들이 판을 치고 있다. 2014년 1 2014년 1월 27일 구글은 영국 런던에 위치한 “딥마인드”라는 조그마한 스타트업을 4얼 달러에 인수하였다. 이때, 딥마인드는 총인원 12명의 딥러닝 전문가로 구성된 자그만한 회사였다. 이때, 딥마인드가 가지고 있었던 기술은 겨우 고전게임 핑퐁, 벽돌깨기 등을 통해 사용자분석으로 통해 학습하는 “강화학습”의 선두주자 였다. 이때, 강화학습은 비교적 간단하고 지속적인 집중력이 필요한 게임에서는 인간보다 앞섰지만, 다른영역(창의성)에서는 뒤졌었다. 2016..

아나콘다를 설치 -> 쥬피터 노트북 -> 파이썬 엑셀 불러오기 이 과정을 하던 중 뜻하지 않은 오류가 생겼다. 보통 pandas를 사용하여 엑셀파일을 불러오려 할 것이다. 하지만 다음과 같은 오류를 만났다. import pandas as pd import numpy as np sample_1 = pd.read_excel('C:/Users/namju/Desktop/파이썬 데이터 분석/datasalon/02_개정판/2_Data_Analysis_Basic/files/sample_1.xlsx', header = 1, skipfooter = 2, usecols = 'A:C', ) XLRDError Traceback (most recent call last) in 2 header = 1, 3 skipfooter =..

Python에서 입력값을 받을 때 input() 함수를 사용하지만 시간단축을 위해 sys.stdin.readline을 사용한다. 입출력 속도 비교 : sys.stdin.readline > raw_input() > input() 변형 : num = int(input()) -> num = int(sys.stdin.readline()) 사용 시, import sys 선언 필요 여러 라인 입력 받을 경우 아래와 같이 사용하는 게 빠르다고 함. n = input() a = [sys.stdin.readline() for i in range(n)] sys.stdin.readline : 한 라인 입력 받을 떄 sys.stdin : 여러 줄 입력 받을 때 for line in sys.stdin: print(line) *..

순차탐색 리스트안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법. 딸기, 당근, 수박, 참외, 메론, 오렌지 중에서 수박을 찾고자 할 때 앞에서 순차적으로 매칭하여 찾는 것이다. print("생성할 원소 개수를 입력한 다음 한 칸 띄고 찾을 문자열을 입력하세요.") input_data = input().split() n = int(input_data[0]) #원소의 개수 target = input_data[1] print("앞서 적은 원소의 수 만큼 문자열을 입력하세요. 구분은 띄어쓰기 한 칸으로 합니다.") array = input().split() print(sequential_search(n, target, array)) #순차탐색이 이루어지고 결과 출력 def..