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# 언어지능 & 시각지능 이란? 특징 언어지능 시각지능 정의 텍스트 및 언어 데이터를 처리하고 이해하는 데 사용되는 인공 지능 분야. 이미지 및 비디오 데이터를 처리하고 이해하는 데 사용되는 인공 지능 분야. 데이터 유형 텍스트, 문장, 문서, 대화 데이터 이미지, 비디오, 그래픽 데이터 주요 작업 텍스트 생성, 번역, 자연어 이해, 대화 시스템 이미지 인식, 객체 감지, 패턴 인식, 비디오 분석 주요 기술 자연어 처리 (NLP), 기계 번역, 대화형 AI 컴퓨터 비전, 딥러닝, 이미지 분석 응용 분야 자동번역, 대화형 가상 비서, 텍스트 분석, 감정 분석 얼굴 인식, 자율 주행 자동차, 보안 감시, 의료 진단 기술 발전 정도 NLP 모델 (BERT, GPT), 대화형 AI (Siri, Alexa) 딥러..

# 딥러닝 이란? 딥러닝은 머신러닝(ML)의 하위 집합으로, ‘신경망’을 통해 인공지능을 만드는 머신러닝의 한 종류입니다. 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하여, 많은 데이터를 분류해서 같은 집합들끼리 묶고 상하의 관계를 파악하는 기술입니다. 머신러닝과 차이점이 있다면, 머신러닝은 컴퓨터에게 먼저 다양한 정보를 가르치고 그 학습한 결과에 따라 컴퓨터가 새로운 것을 예측하는 반면, 딥러닝은 인간의 '가르침'이라는 과정을 거치지 않아도 스스로 학습하고 미래의 상황을 예측할 수 있다는 것입니다. * 딥러닝과 머신러닝의 주요 차이 특성 머신러닝 딥러닝 모델 구조 다양한 알고리즘 및 모델 사용 심층 신경망 (인공 신경망) 사용 데이터 양 적은 양의 데이터로도 작동 가능 대규모 데이터셋 필요 모델 복잡성..

물류비용의 증가최근 고유가와 인건비 급등으로 물류비용 상승코로나19 사태 이후 물류비가 이전보다 15% 급등화물 배송을 위탁하는 화주(貨主)가 집행하는 운임 가운데 10~40%는 주선사 수수료로 차감, 많게는 50% 넘게 수수료로 지급 → 화주의 물류비 증감으로 귀속 (주선사의 반론 : 차주에게 받는 주선수수료는 평균 7.5%이고, 운송업체로부터 받는 주선수수료는 6.7%)화주로서는 주선사를 통하지 않고는 화물차를 찾을 수 없기 때문에 '울며 겨자 먹기'로 높은 수수료를 지급 중간물류 (미들마일)중간물류 : 기업과 기업 사이에서 물품을 배송하는 기업 간 거래(B2B) 물류국내시장 규모가 연간 33조원에 달하지만, 이 분야에서 독보적인 기업이 아직 없어 우리나라 시장에서 '기회의 ..

# 미니프로젝트 진행내용 이번 3차 미니프로젝트는 머신러닝을 주제로 5일간 이루어졌습니다. 3일은 지도학습, 2일은 비지도학습과 관련되어 진행되었습니다. 저희 조 같은 경우에는 5일 중에서 3일차 그리고 마지막 5일차 때 대면으로 진행하였습니다. [머신러닝 - 지도학습] 국민건강 증진을 위한 스마트워치 데이터 분석 DAY 01. [ 데이터 분석 ] 중요한 Feature 찾기 • 탐색적 데이터 분석 - 과제 이해하기 - 데이터 탐색하기 • 행동분류 Feature 분석 - Feature 별 행동패턴 분류 중요도 시각화 - 행동패턴 분류 중요도 상위 5개 Feature 선별 → 데이터를 탐색적으로 분석하여 행동 분류에 영향도가 높은 상위 Feature를 도출 DAY 02. [ 모델 튜닝 ] 고성능 모델 만들기..

# 머신러닝 (비지도 학습) 이란? 지난번 머신러닝 (지도 학습) 부분에 이어서 이번에는 머신러닝 (비지도 학습) 부분을 배웠습니다. 지도 학습은 '정답을 찾아라!' 라는 관점이라면 비지도 학습은 '유사한 데이터 끼리 묶어라~' 라는 관점입니다. ◾머신러닝 - 학습방법에 따른 분류 지도 학습 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것 비지도 학습 정답이 없는 데이터 만으로 배우게 하는 학습 방법 강화 학습 선택한 결과에 대해 보상을 받아 행동을 개선하면서 배우게 하는 학습 방법 # 학습 내용 1. 차원축소 설명 차원 축소는 고차원 데이터의 특성을 낮은 차원으로 축소하여 데이터를 더 간결하게 표현하는 기술 종류 주성분 분석 PCA - 데이터 분산을 최대한 유지하며 축소하는 선형 차원 축소 알고리즘..

이번 IT 트렌드 스터디에는 지난번과 마찬가지로 다양한 주제들이 오갔습니다. Code Interpreter / 채용시장 트렌드 변화 / 뷰티업계와 AI / KT 초거대 AI Mi:dm / 제조업과 자율공장 이 중에서 저는 Code Interpreter라는 내용이 흥미로웠는대요, Code Interpreter는 OpenAI에서 개발한 플러그인으로 ChatGPT의 기능을 확장하여, 사용자가 코드를 작성하거나 데이터를 분석하는 데 도움을 주는 도구입니다. 정말 놀라웠던 게 저희가 KT 에이블 스쿨 시작하며 한달이 넘는 기간동안 배운 내용들을 이 친구는 단숨에 다 처리하더라구요...😂 데이터 분석에서부터 시각화까지 정말 뚝딱 완성해냅니다. (유료버전이라 저는 직접 사용해보지는 못했습니다.) 이걸 보면서 약간 허..

# 머신러닝 이란? '머신러닝'이란 단어 자체는 많이 들어봤지만 정작 머신러닝이 어떤 걸 말하는지 몰랐었습니다😂 머신러닝이란 인공 지능 (AI) 분야의 한 부분으로, 컴퓨터 시스템에 데이터를 활용하여 스스로 학습하고 패턴을 발견하며 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여하는 작업 입니다. 머신러닝은 학습방법에 따라 아래와 같이 3가지로 나뉩니다. 그 중에서 이번 주는 장래강사님과 함께 머신러닝의 '지도'학습 부분을 배웠습니다. ◾학습방법에 따른 분류 지도 학습 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것 비지도 학습 정답이 없는 데이터 만으로 배우게 하는 학습 방법 강화 학습 선택한 결과에 대해 보상을 받아 행동을 개선하면서 배우게 하는 학습 방법 # 학습 내용 ◾지도학습 과제에 따른 분류 문제 유형..

# 미니프로젝트 진행내용 이번 미니프로젝트 2차는 총 3일차에 걸쳐 이루어졌습니다. 첫째날에는 토익점수 데이터를 기반으로 데이터 분석을 하였습니다. 둘째날에는 주차등록 수요 데이터를 전처리 하고 그 데이터를 활용하여 셋째날에 데이터 분석 과정을 수행하였습니다. DAY 01. [ 데이터 분석 ] 토익 점수 데이터 분석 • 단별랑 데이터 분석 • 이변량 데이터 분석 • 비즈니스 인사이트 도출 ▶ 목표 : 토익 학습/평가 데이터를 분석하여 토익점수를 향상시킬 수 있는 비즈니스 인사이트 도출 DAY 02. [ 데이터 전처리 ] 주차 등록 수요 데이터 전처리 • 범주형 , 숫자형에 대한 전처리 • 단지별 데이터와 상세 데이터를 분리 DAY 03. [ 데이터 분석 ] 주차 등록 수요 데이터 분석 • 단변량 분석 :..