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스마트 시티는 데이터와 기술을 활용하여 도시 운영을 최적화하고 시민의 삶의 질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 특히 인공지능(AI)은 스마트 시티의 핵심 인프라 관리에서 중요한 역할을 수행하며, 도시의 지속 가능성과 효율성을 높이는 데 기여한다. 이 글에서는 AI가 스마트 시티 인프라 관리에 어떻게 활용되는지, 주요 기술과 적용 사례를 중심으로 설명한다.🏙️ 스마트 시티와 인프라 관리스마트 시티는 정보통신기술(ICT)을 활용하여 도시의 다양한 시스템을 통합하고 관리하는 도시 모델이다. 여기서 인프라 관리는 도시의 물리적, 사회적 기반 시설을 효율적으로 운영하고 유지보수하는 것을 의미한다. 전통적인 인프라 관리 방식은 주로 수동적인 점검과 사후 대응에 의존했지만, AI 기술을 도입함으로써 예측 기반의 선..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하도록 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 효과적인 RL 에이전트를 설계하려면 환경으로부터 의미 있는 정보를 추출하는 기술이 필수적입니다. 이 블로그 게시물에서는 RL 에이전트를 위한 특징 추출의 중요성과 다양한 기법을 자세히 살펴보겠습니다.

머신러닝 모델의 학습 효율을 극대화하는 커리큘럼 학습 전략에 대해 알아보겠습니다. 이 방법은 인간의 학습 방식과 유사하게, 점진적으로 난이도를 높여가며 학습하도록 돕습니다.🧠 커리큘럼 학습이란?커리큘럼 학습(Curriculum Learning)은 머신러닝 모델이 더 효율적으로 학습할 수 있도록 훈련 데이터의 순서를 조절하는 방법입니다. 일반적으로, 모델은 처음에는 쉬운 데이터셋부터 학습을 시작하여 점차 복잡한 데이터셋으로 이동합니다. 이는 아이들이 쉬운 단어부터 배우고 점차 어려운 단어와 문장을 배우는 과정과 유사합니다. 이러한 점진적인 학습 방식은 모델이 어려운 문제를 해결하기 전에 기본적인 개념을 먼저 습득하도록 돕고, 학습 속도를 향상시키며, 최종 성능을 개선할 수 있습니다. 📚 왜 커리큘럼 학..

🔮 마코프 랜덤 필드 (Markov Random Fields, MRF) 소개\n\n마코프 랜덤 필드 (Markov Random Fields, MRF)는 머신러닝과 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 강력한 확률적 모델입니다. MRF는 그래프 구조를 사용하여 변수 간의 의존성을 모델링하며, 이미지 분석, 자연어 처리, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다.\n\n### 🔑 핵심 개념 (Key Concepts)\n\n* 노드 (Node): 그래프의 각 점으로, 랜덤 변수를 나타냅니다. (예: 픽셀의 색상, 단어의 품사)\n* 에지 (Edge): 노드 간의 연결선으로, 변수 간의 관계를 나타냅니다. 연결된 노드는 서로 영향을 미칩니다.\n* 클리크 (Clique): 그래프에서 모든 노드..