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소프트웨어의 정의와 특징- 소프트웨어 : 프로그램(코드)를 비롯, 개발 과정 중 생성되는 모든 산출물과 각 단계에서 만들어지는 각종 문서, 매뉴얼 등 전부(자료 구조, DB 구조, 테스트 결과 등) 소프트웨어 특징제조가 아닌 개발- 제조는 개인 능력에 따른 결과물의 차이가 크지 않음- 하지만 개발은 제조와 달리 개인 능력에 따른 차이가 큼소모가 아닌 품질 저하- 하드웨어 : 오래 사용하면 부품이 닳고 기능이 떨어짐- 소프트웨어 : 닳지 않고 시간이 지나도 기능이 떨어지지 않으나, 사용 시작 단계부터 사용자의 요구가 계속 발생하고 이런 요구를 모아 시스템에 반영하면(기능 추가, 향상 등) 실패율이 급격히 증가할 수 있음  소프트웨어 공학의 정의와 소프트웨어 개발의 생명주기- 소프트웨어 공학이란, 품질 좋은..

데이터- 이론을 세우는 데 기초가 되는 사실, 또는 바탕이 되는 자료- 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료- 문자, 숫자, 소리, 그림 따위의 형태로 된 자료- 데이터는 정보가 아니고 데이터를 가공해 얻는것이 곧 정보  데이터셋(Dataset)- 데이터 모음- 하나의 데이터베이스 테이블의 내용이나, 하나의 통계적 자료 행렬과 일치- 열(column) : 특정 변수를 대표, 속성- 행(row) : 주어진 변수에 일치하는 값, 데이터 개체- 각각의 값은 데이터  데이터의 형태실험 데이터(Experimental Data)관측 데이터(Observational Data)- 생물학 실험, 약물 실험, 물리학 실험 등 설정된 실험 환경에서 수집된 데이터- 미리 가설을 설정 후 가설에 따른 실험을 설계- 가설 ..

머신러닝이란- 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야(Arthur Samuel, 1959)- 어떤 작업 T에 대한 컴퓨터 프로그램의 성능을 P로 측정 헀을 때, 경험 E로 인해 성능이 향상됐다면, 이 컴퓨터 프로그램은 작업 T와 성능 측정 P에 대해 경험 E로 학습한 것(Tom mitchell, 1997)  알고리즘과 머신러닝알고리즘(Algorithms)머신러닝(Machine Learning)- 어떠한 문제를 해결하기 위한 일련의 절차나 방법- 기계가 패턴을 학습하여 자동화하는 알고리즘  머신러닝 학습의 종류지도 학습비지도학습준지도학습강화학습- 입력과 결과가 레이블로 표시- 입력과 출력에 매핑되는 일반적인 규칙을 학습- 원하는 출력 없이 입력 데이터 사용- 입력 데이터의..

인공지능(artificial intelligence)의 유래- 다트머스 회의(1956)에서 존 매카시(John MacCarthy)가 제안한 용어  인공지능의 정의인간적 사고- 컴퓨터가 생각하게 하는 흥미로운 시도, 문자 그대로 완전한 의미에서 마음을 가진 기계(Haugeland, 1985)- 인간의 사고, 의사결정, 문제 풀기, 학습 등 활동에 연관시킬 수 있는 활동들의 자동화(Bellman, 1978)합리적 사고- 계산 모형을 이용한 정신 능력 연구(Charniak 및 McDermott, 1985)- 인지와 추론, 행위를 가능하게 하는 계산의 연구(Winston, 1992)인간적 행위- 사람이 지능적으로 수행해야 하는 기능을 수행하는 기계의 제작을 위한 기술(Kurzweil, 1990)- 현재로서는 사..