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인공지능을 이용한 과일 가격 예측 모델 연구

원문정보

Fruit price prediction study using artificial intelligence

임진모, 김월용, 변우진, 신승중

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초록

영어

One of the hottest issues in our 21st century is AI. Just as the automation of manual labor has been achieved through the Industrial Revolution in the agricultural society, the intelligence information society has come through the SW Revolution in the information society. With the advent of Google 'Alpha Go', the computer has learned and predicted its own machine learning, and now the time has come for the computer to surpass the human, even to the world of Baduk, in other words, the computer. Machine learning ML (machine learning) is a field of artificial intelligence. Machine learning ML (machine learning) is a field of artificial intelligence, which means that AI technology is developed to allow the computer to learn by itself. The time has come when computers are beyond human beings. Many companies use machine learning, for example, to keep learning images on Facebook, and then telling them who they are. We also used a neural network to build an efficient energy usage model for Google's data center optimization. As another example, Microsoft's real-time interpretation model is a more sophisticated translation model as the language-related input data increases through translation learning. As machine learning has been increasingly used in many fields, we have to jump into the AI industry to move forward in our 21st century society.

한국어

현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자 동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google ‘알파고’의 등장으로 인해 컴퓨터 가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야 로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨 터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습 하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실 시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구
  1. 머신러닝(Machine Learning)
  2. Tensorflow 개요
  3. Python 개요
  4. Anaconda3 개요
  5. PyCharm 개요
  6. 공공 데이터
 Ⅲ. Tensorflow 과일 가격 예측 구조
  1. 프로젝트 구성
  2. 날씨와 농산물 가격 데이터 동기화
  3. RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘
  4. LSTM(Long Short Term Memory)
  5. LSTM 핵심 아이디어
 Ⅴ. 결론
 References

저자정보

  • 임진모 Jin-mo Im. 정회원, 한세대학교 IT융합학과
  • 김월용 Weol-Youg Kim. 정회원, 한세대학교 IT융합학과
  • 변우진 Woo-Jin Byoun. 정회원, 한세대학교 컴퓨터공학과
  • 신승중 Seung-Jung Shin. 종신회원, 한세대학교 ICT디바이스학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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