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[eBook] AI 인공지능 개발방법론
- 글쓴이
- 송주영 외 1명
- 출판사
- 한나래아카데미
- 출판일
- 2026년 2월 10일
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저자
송주영
한양대학교 법학과를 졸업하고 동 대학원에서 형사법전공 석사 학위를 받았다. 미시간 주립대학교 형사사법학대학에서 형사정책/형사사법 박사 학위를 받았다. 웨스트 조지아 주립대학교 범죄학과 조교수와 한국형사 정책연구원 부연구위원으로 재직하였고, 현재 펜실베이니아 주립대학교 범죄학과 조교수로 재직 중이다.
해외저서로는 Cambridge Scholars Publishing에서 출판 예정인 『Big Data Analysis Using Machine Learning for Social Scientists and Criminologists』, 주요 국내저서로는 『빅데이터를 활용한 범죄예측』,『머신러닝을 활용한 소셜빅데이터 분석과 미래신호 예측』, 『R을 활용한 소셜빅데이터 연구방법론』, 『빅데이터 연구 한 권으로 끝내기』, 『빅데이터 분석방법론』이 있다.
주요 연구분야로는 청소년범죄 특히 학교폭력과 사이버폭력, 청소년성매매 등이고, Journal of Adolescent Health, Cyberpsychology Behavior and Social Networking, Journal of Criminal Justice, International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology, Computers in Human Behavior 등에 관련 논문을 게재하였다.
해외저서로는 Cambridge Scholars Publishing에서 출판 예정인 『Big Data Analysis Using Machine Learning for Social Scientists and Criminologists』, 주요 국내저서로는 『빅데이터를 활용한 범죄예측』,『머신러닝을 활용한 소셜빅데이터 분석과 미래신호 예측』, 『R을 활용한 소셜빅데이터 연구방법론』, 『빅데이터 연구 한 권으로 끝내기』, 『빅데이터 분석방법론』이 있다.
주요 연구분야로는 청소년범죄 특히 학교폭력과 사이버폭력, 청소년성매매 등이고, Journal of Adolescent Health, Cyberpsychology Behavior and Social Networking, Journal of Criminal Justice, International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology, Computers in Human Behavior 등에 관련 논문을 게재하였다.
책 소개
분야공학계열
머신러닝 학습데이터의 수집 및 분류부터 인공지능 개발까지,
인공지능 개발의 전 과정을 체계적으로 제시한 책
최근 전 세계적으로 각광받고 있는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 다양하고 방대한 빅데이터를 학습하여 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 방대한 데이터를 인공지능의 한 분야인 머신러닝으로 학습하여 인공지능(모형)을 개발하는 방법은 연구자들로 하여금 다양한 변인들의 관계를 보다 정확히 파악하고 예측할 수 있도록 이끌어준다. 미국 Open AI의 생성형 인공지능 챗봇(Chatter Robot)인 ChatGPT의 성능은 ChatGPT가 학습한 매개변수(파라미터)의 개수가 중요하며 ChatGPT-3는 약 1,750억 개의 매개변수를 기반으로 개발되었다. 즉 적합한 머신러닝 알고리즘으로 매개변수가 포함된 데이터를 학습하여야 좋은 결과를 예측하는 인공지능을 개발할 수 있다.
머신러닝을 활용해 인공지능을 개발하려면 몇 가지 과정을 거쳐야 한다. 우선 머신러닝 알고리즘으로 인공지능 모형을 평가한 후, 선정된 최적 모형을 이용하여 출력변수를 예측해야 한다. 그런 다음 원데이터와 예측데이터의 출력변수를 활용하여 양질의 학습데이터를 생성하고, 마지막으로 양질의 학습데이터를 이용하여 인공지능을 개발해야 한다.
이 책은 머신러닝 학습 데이터의 수집 및 분류부터 인공지능 개발까지, 인공지능 개발을 위한 전 과정을 체계적으로 안내한다. 통계지식이 부족한 독자들도 쉽게 따라할 수 있도록 개발 단계별로 본문을 구성하고 상세히 기술하였다. 책에 수록된 인공지능 개발 사례는 정형 데이터와 비정형 데이터를 대상으로 하였으며, 인공지능 개발에 사용된 모든 프로그램은 오픈소스 프로그램인 R을 사용하였다.
인공지능 개발의 전 과정을 체계적으로 제시한 책
최근 전 세계적으로 각광받고 있는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 다양하고 방대한 빅데이터를 학습하여 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 방대한 데이터를 인공지능의 한 분야인 머신러닝으로 학습하여 인공지능(모형)을 개발하는 방법은 연구자들로 하여금 다양한 변인들의 관계를 보다 정확히 파악하고 예측할 수 있도록 이끌어준다. 미국 Open AI의 생성형 인공지능 챗봇(Chatter Robot)인 ChatGPT의 성능은 ChatGPT가 학습한 매개변수(파라미터)의 개수가 중요하며 ChatGPT-3는 약 1,750억 개의 매개변수를 기반으로 개발되었다. 즉 적합한 머신러닝 알고리즘으로 매개변수가 포함된 데이터를 학습하여야 좋은 결과를 예측하는 인공지능을 개발할 수 있다.
머신러닝을 활용해 인공지능을 개발하려면 몇 가지 과정을 거쳐야 한다. 우선 머신러닝 알고리즘으로 인공지능 모형을 평가한 후, 선정된 최적 모형을 이용하여 출력변수를 예측해야 한다. 그런 다음 원데이터와 예측데이터의 출력변수를 활용하여 양질의 학습데이터를 생성하고, 마지막으로 양질의 학습데이터를 이용하여 인공지능을 개발해야 한다.
이 책은 머신러닝 학습 데이터의 수집 및 분류부터 인공지능 개발까지, 인공지능 개발을 위한 전 과정을 체계적으로 안내한다. 통계지식이 부족한 독자들도 쉽게 따라할 수 있도록 개발 단계별로 본문을 구성하고 상세히 기술하였다. 책에 수록된 인공지능 개발 사례는 정형 데이터와 비정형 데이터를 대상으로 하였으며, 인공지능 개발에 사용된 모든 프로그램은 오픈소스 프로그램인 R을 사용하였다.
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