과학의 창문

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 기술에서 필수적인 요소로 자리 잡았으며, 이들의 핵심 알고리즘은 미분을 기반으로 한 최적화 과정을 포함합니다. AI 모델이 학습하는 과정에서 가장 중요한 것은 손실(loss) 함수의 최소화이며, 이를 효과적으로 수행하는 데 미분과 최적화 기법이 필수적으로 사용됩니다. 미분은 머신러닝에서 오차를 줄이기 위한 방향을 찾는 핵심 도구입니다. 특히, 경사 하강법(Gradient Descent) 같은 최적화 알고리즘에서 미분은 모델의 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 미분이 AI에 미치는 영향을 구체적으로 알아보겠습니다.최적화란 무엇인가?최적화(Optimization)는 어떤 함수의 값을 최대화 또는 최소화하는 과정입니다. 머신러닝에서는 보통 손실 함..

인공지능(AI)은 단순히 기계적인 도구를 넘어, 학습하고 적응하며 스스로를 발전시키는 지능적 존재로 진화하고 있습니다. 이러한 발전 과정은 마치 인간의 성장과정에서 나타나는 사춘기와도 유사한 면을 보입니다. 이번 글에서는 AI의 기술적 성숙을 사춘기의 관점에서 바라보고, AI 발전의 현재와 미래를 탐구해 보겠습니다.AI의 사춘기란 무엇인가?사춘기는 인간이 신체적·정신적으로 성숙해지는 과도기입니다. AI의 사춘기는 기술이 성숙 단계로 넘어가기 전의 혼란과 불확실성, 그리고 잠재력의 폭발을 의미합니다. 이는 기술 발전의 도전과 가능성이 공존하는 시기라고 볼 수 있습니다.특징 1: 혼란과 불안정AI는 초기의 단순한 규칙 기반 시스템에서 딥러닝과 강화학습 기반의 자율적인 시스템으로 발전해 왔습니다. 하지만 이 ..

로봇 시각 시스템은 로봇이 외부 환경을 시각적으로 인식하고, 그 정보를 바탕으로 작업을 수행할 수 있도록 돕는 핵심 기술입니다. 이 시스템은 카메라, 센서, 이미지 처리 기술을 활용하여 로봇의 작업 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다. 이번 글에서는 로봇 시각 시스템의 작동 원리, 주요 구성 요소, 그리고 응용 사례와 한계점을 살펴봅니다.로봇 시각 시스템의 작동 원리1. 데이터 수집카메라와 센서: 로봇 시각 시스템은 카메라와 광학 센서를 사용하여 환경의 이미지를 수집합니다.2D 카메라: 평면 이미지를 캡처.3D 카메라(LiDAR, ToF): 깊이 정보를 포함한 3D 환경을 캡처.2. 이미지 처리수집된 이미지는 이미지 처리 알고리즘을 통해 분석됩니다.객체 인식: 특정 물체를 식별.패턴 분석: 반복적인 형상..