AI 요약관련 정보

• AI 이해를 위해 수학적 사고가 중요하며, 수학은 경험하지 못한 미래를 예측 가능하게 함 ➕.
• 수학은 일상 속 규칙을 수식화하여 미래 예측에 활용, 하지만 모든 것이 수식으로 표현되지는 않음 🤔.
• 확률 통계는 데이터 기반으로 미래를 예측하는 또 다른 방법이며, 정확한 답보다는 패턴을 통해 추론함 📊.
• AI는 확률 통계 기반으로 작동, 때로는 2% 부족한 느낌을 주며, 개발자들은 이를 보완하려 노력함 🧑‍💻.
• 데이터 기반 접근 방식은 무작위 시도를 통해 확률을 계산, 많이 시도할수록 실제 확률에 근접함 🎲.
• 야구공 던지기 예시처럼, AI는 다양한 변수(데이터)를 고려하여 목표를 달성하도록 학습함 ⚾.
• 지도 학습을 통해 AI는 오류를 수정하고 정확도를 높여가며, 데이터의 중요성을 강조함 🎯.
• AI는 데이터 학습을 통해 특정 시점에 갑자기 똑똑해지는 것처럼 보일 수 있지만, 근본적인 한계가 존재함 💡.
• 확률 통계에서 데이터는 별량 또는 변수로 불리며, 이들이 갖는 값은 벡터로 표현됨 🧮.
• AI의 한계는 정확한 수식 기반이 아닌 데이터 의존적인 추론 방식에서 비롯됨 ⛔.