1. ChatGPT 사용기 원래부터 ChatGPT 유료 버전을 사용 중에 있었습니다. 월 20달러(대략 2만 원 중반 정도)를 지불하면 GPT-4와 더불어 새롭게 발표되는 각종 기능들을 사용할 수 있습니다. 4월 8일 기준 원달러 환율 1319원으로 계산하면 월 2만 6380원가량입니다. 저는 주로 개발 공부를 위해서 어려운 부분이 생기면 질문을 합니다. 구글링을 하는 경우보다 빠르게 원하는 대답을 얻을 수 있습니다. 또한 파생되는 질문을 계속해서 던질 수 있는 것이 좋습니다. 최근에는 팀 프로젝트로 유니티 멀티플레이 게임을 만들어야 할 일이 생겼습니다. 저는 단 한 번도 게임 프로그래밍을 해본 적 없고 배운 적도 없습니다. GPT-4에게 간단한 질문을 통해서 멀티 게임을 만들 때 사용할 프레임워크부터 ..

1. 연관규칙 대량의 데이터에서 빈번하게 발생하는 데이터의 패턴을 찾는 것. 맥주를 사는 사람은 마른안주도 함께 구매한다. 장바구니 분석이라고도 함. 지지도(support) : 특정 아이템이 데이터에서 발생하는 빈도 : A와 B를 동시에 포함하는 거래수 / 전체 거래수 신뢰도(confidence) : 두 아이템의 연관규칙이 유용한 규칙일 가능성의 척도 (높을수록 좋다) : A와 B를 동시에 포함하는 거래수 / A를 포함하는 거래수 향상도(lift) : 두 아이템의 연관규칙이 우연인지 아닌지를 나타내는 척도 (1을 기준으로 크거나 작아야 의미 있는 규칙이다) : A와 B를 동시에 포함하는 거래수 / A포함거래수 * B포함거래수 출처 : https://welcome-to-dewy-world.tistory.c..

1. 머신러닝 전통적 프로그래밍의 한계가 찾아옴. 프로그래밍을 통해 해결할 수 없는 문제가 많다. (ex. 필기체 숫자 인식, 얼굴 인식 등) 머신러닝의 개념 컴퓨터가 경험적 데이터(empirical data)를 학습해서 지능적으로 동작할 수 있는 기능을 갖추게 하는 인공지능의 세부 분야. 머신러닝의 기본 원리 머신러닝은 모델을 학습시켜 활용한다. 원시 모델 → 모델 학습 → 예측 모델 수학적으로 해석하면… 우리가 input(x)에 대하여 output(y)라고 대답하는 상황을 수학적으로 y = f(x)라고 표현해보자. 그리고 우리가 y = f(x)처럼 동작하는 프로그램을 머신러닝을 통해 만들려고 한다. 이 머신러닝은 아래와 같이 수학적으로 표현할 수 있다. 샘플 집합 S = {(x, y)}를 사용해서 f..

1. 지식표현과 추론 AI 초창기는 “탐색(추론)” 중심으로 범용 인공지능 연구를 진행했다. 이는 곧 한계를 맞이한다. 실제적인 문제를 해결하기 위해 “지식+추론” 패러다임과 “특화”로 방향을 전환했다. 지식 어떤 주제나 분야에 대해 경험이나 교육을 통해 얻어진 이론적인 또는 실제적인 이해. 지식은 크게 2가지로 구분할 수 있다. 형식지 : 형식을 갖춰 표현할 수 있는 지식 암묵지 : 형식을 갖춰 표현하기 어렵지만, 학습과 경험을 통해서 쌓은 지식 지식 표현 프로그램이 동작할 수 있게 지식을 정형화된 형태로 표현하는 방법 선언적 지식 표현 (decalarative) 어떤 대상의 성질, 특성, 관계 등을 독립적으로 서술한 것 논리 (logic) 명제논리 술어 논리 대수적 기호 연산을 통한 추론 절차적 지식..

탐색 (search) 문제에 대한 최적의 해를 찾는 것. 문제의 해가 될 수 있는 후보 해의 집합 또는 공간을 체계적으로 검사. 용어 정리 세계 : 문제에 포함된 대상들과 이들의 상황을 포괄적으로 지칭 상태 : 특정 시점에 문제의 세계가 처해 있는 모습 상태 공간 : 문제 해결 과정에서 초기 상태로부터 도달할 수 있는 모든 형태들의 집합. 문제의 해가 될 가능성이 있는 모든 상태들의 집합 가. 상태 공간 트리 트리 (tree) 이미지 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/트리_구조 계층적 구조 표현. 노드 (node) : 정보 간선 (edge) : 관계 상태 공간 트리 상태 공간에서 각 액션에 따른 상태의 변화를 나타낸 트리 나. 상태 공간 그래프 그래프 (graph) 이미지 출..