AI의 시작 (2)

데이터 조작

AI는 학습 및 예측을 위해 데이터 세트에 의존하므로 데이터를 유용한 형식으로 구조화하는 데 능숙해야 합니다. 데이터 세트 간의 연결을 식별하는 프로그램을 만들어야 합니다. SQL은 데이터베이스를 관리하는 데 사용되는 프로그래밍 언어이고 R은 데이터 과학 응용 프로그램에서 자주 사용됩니다.

자연어 이해

자연어 이해는 인간의 말을 이해하기 위해 프로그래밍을 사용하는 자연어 처리의 하위 집합입니다. 이를 통해 컴퓨터는 컴퓨터 언어의 형식적인 구문 없이도 인간의 말을 이해할 수 있습니다. 자연어 이해는 또한 컴퓨터가 자신의 언어로 인간과 다시 통신할 수 있도록 합니다. 

 

자연어 이해는 알고리즘을 사용하여 인간의 음성을 분석하고 정서, 명명된 엔터티 및 숫자 엔터티를 기반으로 하는 구조화된 데이터 모델로 형식을 지정합니다. 음성 지원 비서와 챗봇 모두 자연어 처리를 사용합니다. 

컴퓨터 시각 인식

컴퓨터 비전은 시각적 입력을 관찰하고 이해하도록 컴퓨터를 훈련시키는 과정입니다. 이를 통해 컴퓨터는 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 정보를 추출할 수 있습니다. 

 

그런 다음 프로그램은 해당 정보를 사용하여 조치를 취하거나 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 컴퓨터는 분당 수천 개의 이미지를 분석하여 인간보다 훨씬 빠르게 시각 정보를 분석할 수 있습니다. 

 

다른 AI 교육 방법과 마찬가지로 컴퓨터 비전은 작은 차이를 인식하고 특정 이미지를 인식하기 위해 많은 데이터 세트가 필요합니다. 기계 학습의 알고리즘 모델을 사용하면 컴퓨터가 시각적 데이터에 대해 스스로 학습할 수 있습니다. 

 

자동화 프로그래밍

자동 프로그래밍은 일련의 사양을 기반으로 다른 프로그램의 코드를 생성하는 컴퓨터 프로그램 유형입니다. 이에 대한 한 가지 예는 코딩 과제에서 테스트했을 때 인간 프로그래머의 54번째 백분위수에 들어갈 정도로 컴퓨터 프로그램을 잘 작성하는 DeepMind의 AlphaCode 입니다 .

 

AlphaCode는 제한된 입력을 사용하여 임의의 문자 문자열을 동일한 문자의 다른 임의 문자열로 변환하는 것과 같은 코딩 대회에서 사용되는 일련의 과제를 받았습니다. AlphaCode는 수많은 가능한 답변을 생성하여 이 문제에 접근했습니다. 그런 다음 코드를 실행하고 출력을 테스트하고 답을 테스트하여 최상의 옵션을 선택했습니다. 

 

AlphaCode는 자동화된 프로그래밍의 유일한 예가 아닙니다. Microsoft와 OpenAI 에는 코드 문자열을 자동으로 완성하는 GPT-3이 있습니다 . 자동화된 프로그래밍은 여전히 ​​범위가 제한적이지만 궁극적으로 프로그래머가 아닌 사람들이 프로그래밍에 더 쉽게 접근할 수 있게 만들 수 있습니다.

 

마스터 데이터 처리

데이터 처리는 AI의 중요한 측면이므로 그 자체로 필드입니다. 빅 데이터는 현대 생활의 모든 측면에 스며들어 있습니다. 거의 모든 비즈니스는 데이터 기반 의사 결정을 전략에 통합합니다. 이는 방대한 데이터 세트 처리에 의존하는 기계 학습을 통해 가능합니다. AI의 빅 데이터 요소에 관심이 있다면 다음 직업 중 하나를 즐길 수 있습니다. 

 

데이터 전처리

 

데이터 전처리에는 원시 데이터를 이해할 수 있는 형식으로 변환하고 품질을 보장하는 작업이 포함됩니다. 데이터 품질은 다음에 따라 달라집니다. 

• 정확성
• 일관성
• 완전성
• 적시
• 신뢰성

데이터 사전 처리 중에 부정확하거나 불완전하거나 불필요한 데이터를 제거하기 위해 데이터를 정리합니다. 이 단계에서 여러 데이터 소스도 하나의 데이터 세트로 결합됩니다. 마지막으로 데이터가 축소되고 변환되어 사용할 준비가 됩니다. 

 

머신러닝

기계 학습 엔지니어는 기계 학습을 기반으로 예측 모델을 자동화하는 AI 시스템을 구축합니다. 그들의 시스템은 방대한 데이터 세트를 사용하여 결과로부터 학습하고 보다 정확한 결과를 위해 향후 작업 수행 프로세스를 개선하는 알고리즘을 생성 및 개발합니다.

 

기계 학습이란 무엇입니까?

 

기계 학습은 최소한의 인간 개입으로 프로세스를 학습하고 개선하도록 컴퓨터를 가르치는 AI의 한 분야입니다. 기계 학습 프로그램은 인간보다 더 복잡하고 미묘한 패턴도 감지할 수 있습니다. 이는 데이터 세트 및 패턴 인식을 사용하여 발생합니다. 기계 학습에는 지도 학습과 비지도 학습의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 

 

지도 학습에서는 기계 학습의 이전 출력에서 ​​데이터를 수집하거나 생성할 수 있습니다. 컴퓨터에 레이블이 지정된 데이터

포인트의 훈련 세트를 제공합니다. 

 

비지도 학습에서 알고리즘은 트레이닝 세트 없이 데이터의 고유한 구조를 식별하려고 시도합니다. 이렇게 하면 데이터에서 알려지지 않은 많은 패턴을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 

 

기계 학습을 배우는 방법

 

기계 학습은 AI의 전문 분야이므로 여전히 전제 조건과 일반적인 AI 이론을 이해해야 합니다. 또한 기계 학습을 전문화하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다 .

• 파이썬 배우기
• Jupyter 및 Anaconda와 같은 데이터 과학 도구 학습
• Pandas, NumPy 및 Matplotlib와 같은 데이터 분석 도구 알아보기
• Python 라이브러리 SciKit-Learn을 사용하여 데이터에서 패턴 찾기
• 딥 러닝 신경망 구축 방법 알아보기
• 자신의 프로젝트 작업

 

기계 학습은 AI와 어떤 관련이 있습니까?

 

기계 학습은 AI의 한 분야입니다. 기계 학습은 AI 원칙을 구현하는 한 가지 방법으로 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 스스로 학습할 수 있는 능력을 부여합니다.

 

데이터 과학자

데이터 과학 은 기계 학습 엔지니어링과 밀접한 관련이 있지만 동일하지는 않습니다. 데이터 과학은 데이터에서 인사이트를 추출하는 것을 목표로 하는 광범위한 분야입니다. 기계 학습은 데이터 과학자가 사용하는 도구 중 하나입니다.

 

교육에 관한 한 데이터 과학자는 종종 다양한 주제 영역에서 고급 학위를 취득한 반면 기계 학습 엔지니어는 일반적으로 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 왔습니다. 

 

데이터 과학이란 무엇입니까?

 

데이터 과학은 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘 및 시스템을 사용하여 구조화되지 않은 데이터에서 의미와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 

 

데이터 과학자는 무엇을 하나요?

 

데이터 과학자는 기계 학습 또는 딥 러닝 모델을 사용하여 비즈니스 문제에 대한 솔루션을 개발합니다. 기계 학습 엔지니어와 달리 데이터 과학자는 필요한 경우 새로운 응용 프로그램을 개발해야 할 수도 있지만 기존 기계 학습 도구를 사용하여 데이터를 처리하는 경우가 많습니다. 기계 학습으로 해결할 수 있는 비즈니스 문제를 식별한 후 데이터 과학자는 이러한 문제를 해결하기 위한 사용자 지정 알고리즘과 모델을 개발합니다. 

 

데이터 과학을 배우는 방법

 

기계 학습과 마찬가지로 AI의 전제 조건과 기본 사항을 마스터하는 것은 데이터 과학을 학습하는 데 필요합니다. AI의 한 분야이기 때문에 많은 동일한 원칙이 적용됩니다. 기본 사항을 마스터하면 다음과 같이 학습 여정을 계속할 수 있습니다. 

• 작업의 큰 부분이 될 데이터 정리 마스터링
• 기존 데이터 세트를 사용하여 자체 프로젝트 작업
• 데이터 과학 자원 봉사를 통해 경험을 쌓고 가치 있는 작업에 기여

데이터 과학은 AI와 어떤 관련이 있습니까? 

 

데이터 과학자는 AI를 사용하여 작업을 수행하므로 데이터 과학, 머신 러닝 및 인공 지능 간에는 겹치는 부분이 많습니다 . 세 가지 중 가장 큰 차이점은 데이터 과학이 AI와 기계 학습을 사용하여 통찰력을 생성한다는 것입니다. 데이터 과학은 머신 러닝으로 생성된 결과로부터 통찰력을 얻고 결론을 내리기 위해 인간에 의존합니다. 

 

데이터 엔지니어

특히 채용 공고를 보면 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 구별하기 어려울 수 있습니다. 데이터 과학자는 종종 데이터 엔지니어의 역할도 수행해야 합니다. 그러나 이 두 역할은 별개입니다.

 

데이터 엔지니어링이란 무엇입니까?

 

데이터 엔지니어링은 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하기 위한 파이프라인을 설계하고 구축하는 프로세스입니다. 이

러한 파이프라인은 다양한 소스에서 데이터를 가져와 추가 분석을 위해 단일 소스로 결합합니다. 

 

데이터 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

데이터 엔지니어는 다른 모든 데이터 기능의 기반 역할을 하는 데이터 인프라를 구축하고 유지합니다. 이들은 데이터베이스, 서버 및 대규모 처리 시스템을 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환합니다. 

 

SQL, Cassandra 및 BigTable과 같은 도구를 사용하여 ETL(추출, 변환, 로드)이라는 프로세스를 통해 이를 수행합니다. 

 

데이터 공학을 배우는 방법

 

데이터 엔지니어는 다음 기술에 정통해야 합니다. 

• 데이터 웨어하우징 
• Xplenty 또는 Hevo와 같은 ETL 도구
• 기계 학습
• SQL과 같은 데이터베이스 시스템
• Python 및 Julia 와 같은 프로그래밍 언어
• 알고리즘 및 데이터 구조
• 분산 시스템

데이터 엔지니어링은 AI와 어떤 관련이 있습니까?

 

데이터 엔지니어링은 데이터 관련 AI 작업을 위한 원재료를 제공합니다. 기계 학습과 AI에는 데이터 엔지니어링 없이는 확장할 수 없을 정도로 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 매일 생성되는 데이터의 기하급수적 증가는 AI에 도움이 되지만 대부분은 비정형 데이터입니다. 데이터 엔지니어링은 구조화되지 않은 데이터를 AI 개발자가 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다.