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텐서(Tensor) : 수학적 데이터를 저장하는 구조 스칼라(scalar)는 하나의 숫자만을 가진 0D의 점과 같은 데이터이다. 벡터(vector)는 1D 텐서를 의미하며 한개의 축을 가진 선의 형태를 띈다. 행렬(matrix)는 행과 열로 이루어진 2D 텐서이며 평면의 형태를 가지는 텐서이다. 그 다음 차원부터는 따로 이름이 존재하지는 않으며 이전 차원을 붙여놓은 형태로 구성된다. 이 텐서는 크게 다음과 같은 속성을 가진다. 축의 개수(rank) : 텐서의 축의 개수를 의미한다. 넘파이 라이브러리에서는 차원(Dimension)의 앞글자를 딴 ndim 속성에 저장된다. 크기(shape) : 각 축에 몇 개의 차원이 있는지를 의미한다. 데이터 타입(DataType) : 텐서에 포함된 데이터의 타입

인공지능(Artificial Intelligence)은 보통의 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화하기 위한 연구활동이라 칭할 수 있다. 초기의 인공지능은 사람이 주는 명시적 규칙을 바탕으로 만들어지는 하나의 프로그램이었다. 이러한 심볼릭AI(Symbolic AI)가 발전하며 흔히 인공지능의 역사에서 배우는 전문가 시스템(Expert System)이 만들어졌다. 이 심볼릭AI는 이미 정의된 문제에 대해서는 높은 정확도를 보이지만 불분명하고 명시되지 않은 규칙을 찾는 것이 어려워 이를 극복하고자 머신러닝이 등장한다. 일반적인 프로그래밍은 규칙과 데이터를 통해 해답을 찾아낸다. 이에 비해 머신러닝(Machine Learning)은 명시된 규칙이 없고 데이터와 해답을 활용한 훈련(Training)을 통해 규..

머신러닝(Machine Learning) : 훈련 데이터를 학습기에 넣어 학습모델을 만들고 처리를 수행하는 기술 VS 순차적학습(Sequential Learning) 그동안의 학습방식은 가설을 세우고 이를 검증하는 연역적 방법(ex. 순차적학습(Sequential Learning))이 주를 이뤘다. 판정하고자 하는 이미지의 특징을 사람이 정의한 규칙(rule based)의 프로그램으로 처리를 수행한다. 이에 비해 머신러닝은 귀납적 방법을 사용한다. 데이터를 쌓아 이를 통해 학습모델을 생성하고 처리를 수행한다. 머신러닝 분류 지도학습(Supervised Learning) 데이터와 함께 정답을 학습하여 다른 데이터의 답을 예측 (ex. 회귀, 분류) 비지도학습(Unsupervised Learning) 데이터..