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### 사물인터넷

사물 인터넷 시대가 와서 모든 기기들의 통신으로 인한 연결성과 개인의 컴퓨터로 제어 및 사용을 할 수 있게 되었다 

### 센싱 정보 가공 및 추출

사전에 수집된 정보로 기계학습 모델을 만든다

### IOT 혁신 응용 어플리케이션

1. 필요로한가

2. 구현가능한가

3. 디자인은 어떻게 할것인가

4. 완성이란 어디까지인가

###배터리의 문제

전력 소모가 많아서 문제가 되었다

GPU>Network>CPU>sensing

이렇게 배터리의 용량이 따라가지 못하는 중이다

###데이터를 분석에 필요한 것

많은 데이터를 분석하기 위하여 다양한 컴퓨터의 데이터를 연동시 켜야한다

그 데이터양을 처리할 수 있는 속도 가 필요하다

그외에도 다양한 필요요소가 있을 것이다

### 데이터의 구성요소

데이터 디스크 ---> 분산 처리 시스템 ---> 분산 프로세싱 시스템 ---> 응용 가능하게 할 앱 같은거

### 빅데이타 WORKFLOW

1. 서비스 (Service)

2. Data ingestion(분석하는거)

3.Data analysis(예측하는거)  

4. Machine learning training(머신러닝 학습)

5. Machine learning interence(머신러닝 추론시스템) 다음은 1.로 다시감

### 분산처리를 어떻게 할지 

1. name node

어떤 데이타가 어디있다는 위치를 알려줌

2. Client

어떤 일을 해야하는지 얻고 찾아서 읽거나 쓴다

송현오 강사 근데 영어 써서 수업한다 ..

음...

### 머신러닝이란

대이터 x 가 있고 이것을 f(x)에 넣어서 결과를 예측하는 것이라 볼수 있다

그래서 이 f(x)를 알아보는 것이 머신러닝이다

### 구분을 하는것

집합의 데이터 속에서 분류의 기준을 두고 분리 하는 것이다

스펨을 구분하기위해선 일단 단어하나하나 쪼게는 방법이 필요하다

그럼으로 단어의 스펨에 관한 내용일 경우 그것을 스펨으로 구분하는 것이다

### 데이터의 부적합 데이터를 빼는것

데이터중 부적합 한 데이터에 대하여 합산을 하지않고 빼는것을 필요로 한다 그럼으로 데이터 정리를 하여 필요한 데이터만 가지도록 한다

@ 소리

하나의 파일에서 나온 소리르 쪼개어 각각의 음원을 알아낸다

이것을 Independent component analysis

@사진

Normallze Cuts 라 부르며

사진에 있는 각 필셀을 의미 있는 레이블을 할당하여 분활하여 색을 공동화 하거나 특정한 위치와 분화를 확실히 하여 이미지를 변형 시킨다 

@온도 ,압력

온도 압력의 데이터를 가지고 있고 정영화 선의 모양을 하고 있는 데이터를 볼 수있다 

###보행로봇

로봇의 관절의 값을 조정할 수 있게 하고 알고르즘의 큰값을 줌으로 더 좋은 결과를 위해 만드는 것이다 

@지도형 모델

@비지도형 모델

### 빈발 아이템

연관성이 없어도 데이터상의 연관성을 찾는것

###현재의 인공지능의 정의(2020.3)

지능적인 행동을 자동화 하는것

###지능의 대한 정의(2020.3)

아직 정의를 하기 힘들다

지식이나 기술들을 습득하고 그것을 적용하는 능력이 지능이다

###지능이 가추려면 무엇이 필요한가?

1. 이해하는 것

2. 문제 해결능력

3. 학습능력

### the turing test (1950)

인공지능을 정의하기위하여

지능적인 행동을 테스트를 하는 것이다

Acting Humanly  와 Acting rationally 중 사람과 같은 것 즉 휴먼리를 중점으로 만드는 것

Sensing --> Thinking --> Acting

이러한 단계로 넘어가며 진행된다

### 약인공지능

알파고 의 예가 아직 약 인고지능이라 볼 수 있다

지능의 차이는 고 지능 생물의 말을 저지능 생물은 이해하지 못할 수 있기에

인공지능의 특이점이 오면 그들의 생각을 인간이 이해할  수 없을 것이다