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1. Graph 자료 구조 Vertice와 edge들을 가지고 구성되어있는 자료구조이다. edge들은 vertices 간의 연결된것을 의미힌다. 2. 그래프 자료구조를 처리하기 어려운 이유 Graph Data는 복잡하다. : 전통적인 ML, DL 도구들은 simple data types에 특화되어 있다. ex) 이미지 데이터는 같은 구조와 사이즈여서 fixed-size grid graph로 생각할 수 있음 , 순차적인 text or speech 데이터 그래프는 유클리드 공간에 있지 않다. 즉, 좌표계로 표현할 수 없다. 시계열 데이터, 음성, 이미지 데이터가 2차원 및 3차원 유클리드 공간에 매핑을 할 수 있는 것과 달리 그래프 데이터는 매핑하기 어렵다. 그래프는 고정된 형태가 아니다. : 가변적인 크기..
1. 인공지능 : Artificial Intelligence 인간의 지적 능력을 인공적으로 구현하여 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동과 사고를 모방할 수 있도록 하는 소프트웨어이다. 인공지능 수준에 따른 분류 수준 1 : 단순 제어 프로그램 수준 2: 고전적인 인공지능 (적절한 판단을 내리기 위해 추론/탐색을 하거나 기존에 보유한 지식 베이스를 기반으로 판단하는 시스템) 수준 3 : 기계학습 인공지능 (정제되어진 데이터를 바탕으로 학습하고 문제 해결을 위한 해결책을 판단하는 인공지능 시스템) 수준 4: 딥러닝 인공지능 (대규모의 데이터를 기반으로 자동적으로 학습하고 복잡한 문제 해결을 위해 사용되는 인공지능 시스템) 2. 머신러닝 (기계 학습) 인공지능의 분야 중 하나로 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨..
