반응형 AI3 🎲 AI의 확률적 본질 (probabilistic nature), 그것이 뭔데? 많은 분들이 인공지능(AI)을 ‘정확하고 완벽한 기계’라고 생각합니다. 하지만 AI는 근본적으로 확률(probability)에 기반해 판단을 내리는 시스템입니다. 이를 AI의 확률적 특성(probabilistic nature)n이라고 부르는데요, 쉽게 말해 AI는 수많은 가능성 중 가장 ‘확률이 높은’ 답을 예측하고 선택합니다. AI는 특정 문제를 풀 때 단 하나의 정답을 결정론적으로 내리는 것이 아니라, 학습 데이터와 통계 모델을 바탕으로 결과를 예측합니다. 예를 들어 “내일 비가 올 확률은?”을 AI에 묻는다면, AI는 과거 날씨 데이터와 현재 기상 정보를 분석해 ‘비가 올 확률 70%’라고 답하는 식이죠. 🤔 왜 AI는 확률로 판단하나? 인간의 언어나 행동, 세상에서 일어나는 대부분의 사건은 변수.. 2025. 7. 8. 🤖 인공지능의 두 갈래, 분류와 회귀: 개념과 차이를 알아보자! 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)을 공부하다 보면 자주 접하게 되는 개념이 바로 “분류(Classification)” 와 “회귀(Regression)” 입니다. 이 두 개념은 예측 문제를 풀기 위한 AI 모델의 가장 기본적인 유형으로, 각각의 목적과 사용하는 방식이 분명히 다릅니다. 오늘은 이 두 가지가 정확히 무엇인지, 어떤 경우에 사용하는지, 그리고 회귀라는 용어가 왜 ‘회귀’인지까지 알아보겠습니다. 📌 1. AI에서 예측 문제란?AI가 데이터를 바탕으로 무언가를 예측하려면, 우리가 예측하고자 하는 대상에 따라 예측 방식이 달라집니다. 예를 들어,이메일이 스팸인지 아닌지 판단하는 문제집의 가격을 예측하는 문제이 두 가지는 겉보기에 둘 다 예측처럼 보이지만, 속성상 전혀 다.. 2025. 6. 28. 🎲 운이 아니라 확률이다! 몬테카를로 알고리즘과 AI의 만남 “몬테카를로(Monte Carlo)”라고 하면 먼저 카지노나 도박이 떠오르시나요? 사실 그 연관은 완전히 틀린 게 아닙니다. 이 이름은 바로 확률과 무작위성(randomness) 을 핵심으로 하는 컴퓨터 알고리즘에서 유래한 것입니다. 그리고 이 몬테카를로 알고리즘은 오늘날 인공지능(AI), 특히 게임, 로봇, 의사결정 시스템에서 핵심 기술로 쓰이고 있습니다. 이번 글에서는 몬테카를로 알고리즘이 어디에서 왔고, 어떻게 작동하며, AI에서 어떤 역할을 하는지 알기 쉽게 풀어보겠습니다. 🎰 1. 몬테카를로의 유래: 도박의 도시에서 나온 이름 몬테카를로(Monte Carlo) 는 모나코에 있는 유명한 카지노 도시입니다. 이 알고리즘의 이름은 1940년대에 미국 로스앨러모스 국립연구소에서 핵폭탄 개발(맨해튼 프.. 2025. 6. 16. 이전 1 다음 반응형
