AI #1 인공지능(AI)

[인공지능]

데이터의 종류 : 범주형 자료, 순서형 자료, 구간 자료, 비율 자료

범주형 자료 : 숫자로 측정할 수 없는 자료로, 서로 구별 가능한 특징을 가지고 있다.. ex) 날씨, 혈액형, 성별

순서(서열)형 자료 : 순위 또는 순서가 있는 데이토. 그러나 값들의 차이에 어떤 수학적 의미가 있는 것은 아니다.

구간 자료 : 값들의 차이에 의미가 있다. ex) 40도 / 80도의 물 한 잔이 있으면 둘째 잔이 첫째 잔보다 두 배의 열을

담고 있다고 말할 수는 없다. 화씨는 임의로 정한 기준이기 때문이다.

비율 자료 : 차이가 의미 있을 뿐 아니라 영점(zero-point)이 존재하는 데이터

 

학습의 종류 : 지도형 학습, 비지도형 학습, 강화 학습

 

지도형 학습 : 정답이 무엇인지 알고 있는 데이터를 컴퓨터에게 학습시켜 새로운 

데이터에 대한 결과를 예측하는 학습 방법이다.

 

비지도형 학습 :지도학습과 달리 정답을 알려주지 않고 예측하는 방법으로 라벨링 되어있지 않은

데이터로부터 패턴이나 형태를 찾아 비슷한 데이터들끼리 군집화하여 예측하는 학습 방법이다.

 

강화 학습 : AI가 환경과의 상호작용을 통해 학습하는 방법이다. 여기서 AI를 에이전트(Agent)라고 부르며, 

에이전트는 주어진 환경에서 행동을 선택하고, 그 결과로서 보상(Reward)이나 처벌(Punishment)을 받는다. 

에이전트의 목표는 시간이 지남에 따라 최대의 보상을 얻는 것이다. 이 과정을 통해 에이전트는 더 나은 행동을 

선택하는 능력을 키울 수 있다. 강화학습은 게임 AI, 로봇 학습, 자율주행차 등 다양한 분야에서 사용된다. 

 

차원

 

차수     텐서 이름     기하학 이름

   0           스칼라             점

   1            벡터              직선

   2             행렬             평면

   3             텐서        입체(부피)