인공 지능과 머신러닝: 인공 지능 및 머신러닝 개념

인공 지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 기술과 컴퓨팅의 중심적인 분야입니다. 파이썬은 이러한 분야에서 매우 인기 있는 언어로, 풍부한 라이브러리와 도구를 제공합니다. 초보자들을 위해 이 개념들을 쉽게 설명하겠습니다.

1. 이론 설명

• 인공 지능(AI): 컴퓨터 시스템이 인간처럼 학습하고, 추론하며, 문제를 해결하는 능력을 갖추는 기술.
• 머신러닝(ML): 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 자동화하는 AI의 한 분야. 기계가 경험으로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 포함합니다.

2. 변수 선언

데이터, 모델 파라미터, 결과 등을 저장하기 위해 변수를 선언합니다.

3. 자료형 확인

데이터셋, 모델, 예측 결과 등 다양한 객체의 자료형을 확인합니다.

4. 자료형 변환

데이터를 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환합니다. 예를 들어, 텍스트 데이터를 수치형 벡터로 변환할 수 있습니다.

5. 자료형 간 연산

데이터 처리, 모델 트레이닝, 예측 등에 다양한 수학적 연산을 수행합니다.

6. 실습과 예제

• 간단한 분류 문제 해결
• 데이터셋을 사용한 기본적인 머신러닝 모델 트레이닝

7. 추가 학습

딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화 학습 등 더 고급 주제를 학습합니다.

8. 코딩 내용

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 데이터셋 로드
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

# 모델 트레이닝
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 정확도 평가
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"정확도: {accuracy}")

 

9. 전문 용어 설명

• 분류(Classification): 데이터를 미리 정의된 클래스로 분류하는 과정.
• 랜덤 포레스트(Random Forest): 여러 결정 트리를 결합한 머신러닝 알고리즘.
• 피처(Feature): 데이터의 속성이나 특성.