반응형 머신러닝42 AI 강화 학습(Reinforcement Learning): AI의 진화하는 학습 방법 "AI가 스스로 학습하고, 경험을 통해 더 똑똑해진다면?" 바로 이 개념이 강화 학습(Reinforcement Learning)의 핵심입니다!AI가 바둑을 배우고, 로봇이 장애물을 피해 움직이며, 자율주행 자동차가 도로에서 스스로 길을 찾는 것—이 모든 것이 "강화 학습" 덕분이라는 사실, 알고 계셨나요? 강화 학습은 인공지능이 시행착오를 거듭하며 최적의 행동을 찾아가는 학습 방식입니다. 특히 최근 AI 기술 발전과 함께 더욱 주목받고 있죠. 이 글에서는 강화 학습이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실제 사례를 통해 AI가 어떻게 스스로 학습하고 진화하는지 살펴보겠습니다. 복잡해 보이지만, 쉽게 이해할 수 있도록 풀어서 설명해 드릴게요. 끝까지 함께 읽어주세요!📋 목차AI 강화 학습이란? 기본 개.. 2025. 3. 19. 검색 증강 생성(RAG) 기술: AI 혁신의 핵심 AI 모델이 사실을 더 정확하게 이해하고 답할 수 있다면? 검색과 생성이 결합된 RAG 기술이 그 답이 될 수 있습니다! 요즘 인공지능(AI)은 단순한 데이터 처리 도구를 넘어서, 인간처럼 지능적으로 정보를 이해하고 활용하는 방향으로 발전하고 있어요. 특히 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술은 기존 AI 모델의 한계를 극복하는 혁신적인 방법으로 주목받고 있습니다. 단순히 주어진 데이터만 학습하는 것이 아니라, 최신 정보를 검색하고 이를 반영하여 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성할 수 있도록 돕죠. 저도 처음에는 "이게 정말 가능할까?"라는 의문이 들었지만, 실제로 다양한 연구와 서비스에서 적용되는 걸 보면서 그 가능성에 놀랐습니다. 이번 글에서.. 2025. 3. 19. AI 스케일링: 더 똑똑한 인공지능을 만드는 3가지 방법 AI 모델을 더 똑똑하게 만드는 방법이 궁금하신가요? 단순히 크기를 키우는 것만으로는 부족합니다. 지금부터 AI 성능을 획기적으로 끌어올리는 3가지 스케일링 기법을 소개해 드릴게요! 요즘 AI의 발전 속도가 정말 놀랍지 않나요? 몇 년 전만 해도 인공지능이 이렇게까지 자연스럽게 대화하고, 창의적인 작업까지 해낼 거라고는 상상도 못 했을 겁니다. 하지만 이 놀라운 발전의 이면에는 중요한 원리가 있습니다. 바로 "스케일링 법칙(Scaling Laws)"입니다. 사실, AI가 더 똑똑해지려면 단순히 모델을 키우는 것만으로는 충분하지 않아요. 과거에는 "모델 크기가 클수록 좋다"는 단순한 법칙이 주로 적용되었지만, 이제는 사전 학습(Pre-Training), 사후 학습(Post-Training), 실행 시 스케.. 2025. 3. 19. 자율 로봇 기술: 미래를 바꾸는 혁신 자율 로봇 기술은 인공지능(AI), 센서 기술, 자동화 시스템이 결합된 첨단 기술입니다. 이 기술은 제조업, 물류, 의료, 국방 등 다양한 산업에서 활용되며, 인간의 노동력을 줄이고 효율성을 극대화하는 역할을 합니다. 최근에는 자율 주행차, 드론, 가정용 로봇까지 발전하면서 더욱 현실화되고 있습니다.📋 목차1. 자율 로봇이란?2. 자율 로봇의 핵심 기술3. 산업별 자율 로봇 활용 사례4. 자율 로봇의 장점과 한계5. 미래 전망 및 발전 방향6. 자율 로봇 기술이 가져올 변화1. 자율 로봇이란?자율 로봇(Autonomous Robot)은 인간의 개입 없이 환경을 인식하고 스스로 판단하여 작업을 수행하는 로봇을 의미합니다. 이들은 센서, 인공지능(AI), 머신러닝, 컴퓨터 비전 등의 기술을 활용하여 자율적.. 2025. 3. 10. 데이터마이닝과 빅데이터: 현대 사회의 필수 기술 데이터가 새로운 자원으로 평가받는 시대, 여러분은 데이터마이닝과 빅데이터에 대해 얼마나 알고 계신가요? 기업과 연구기관이 데이터를 분석하고 활용하는 방식이 점점 더 정교해지면서, 데이터마이닝과 빅데이터 기술은 현대 사회에서 필수적인 요소가 되었습니다. 오늘은 데이터마이닝과 빅데이터의 개념, 차이점, 활용 사례 및 관련 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다. 📋 목차데이터마이닝이란?빅데이터란?데이터마이닝과 빅데이터의 차이데이터마이닝과 빅데이터의 활용 사례데이터 분석에 사용되는 기술미래 전망데이터마이닝이란?데이터마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 의미 있는 패턴과 정보를 찾아내는 과정입니다. 기업과 연구기관에서는 이를 활용하여 고객 행동 예측, 사기 탐지, 질병 진단 등의 문제를 해결합니다. 주.. 2025. 3. 8. 클라우드에서의 빅데이터 분석: AWS, Google Cloud, Azure 비교 빅데이터 분석은 현대 비즈니스에서 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있습니다. 기업들은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 클라우드 기반의 분석 플랫폼을 활용합니다. AWS, Google Cloud, Azure는 대표적인 클라우드 서비스 제공업체로, 각 플랫폼은 서로 다른 기능과 장점을 보유하고 있습니다. 이번 글에서는 세 가지 플랫폼을 비교하여 어떤 환경에서 가장 적합한지 살펴보겠습니다.📋 목차AWS에서의 빅데이터 분석Google Cloud에서의 빅데이터 분석Azure에서의 빅데이터 분석클라우드 빅데이터 플랫폼 비교클라우드 빅데이터 활용 사례FAQ (자주 묻는 질문)AWS에서의 빅데이터 분석AWS(Amazon Web Services)는 세계에서 가장 널리 사용되는 클.. 2025. 3. 8. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음 728x90 반응형
