전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 AI 기술과 인간 편향 인공지능은 지난 10여 년 동안 기술 세계에서 큰 발전을 이루었고, 거의 모든 산업에 첨단 인공지능 시스템이 넘쳐나게 되었습니다. 이는 강력하고 매우 직관적이지만 오늘날 우리 문화에 여전히 존재하는 인종 및 성별에 대한 편견에 대해 고려하지 않았습니다. 포브스지의 "기업이 자신의 AI 행동 강령을 필요로 하는 이유"(“Why Companies Need Their Own AI Code Of Conduct”)라는 제목의 기사에서는 비즈니스 윤리와 AI 기술 간의 관계를 조사합니다. AI는 인권을 보호하고 소비자들 사이의 인종 평등을 증진시키기 위해 규제되어야 하고, AI가 오늘날 빠른 속도로 계속 발전한다면 정부의 규제가 필요할 것이라고 강조합니다. Why Companies Need Their Own AI .. 머신 러닝 모델 관리 (2) 머신 러닝 모델 개발 구현 모델을 개발하는 동안 데이터 과학자들은 다양한 모델 아키텍처를 시도하고 하이퍼 파라미터를 조정하며 성능을 훈련하고 검증하는 많은 실험을 수행합니다. 그러나 모든 실험과 결과를 추적하는 것은 힘들고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 기존의 소프트웨어 관리 도구로는 연구자 및 실험 단계 동기화에 보조를 맞출 수 없기 때문에 여러 연구자가 동일한 과제를 수행하는 경우에도 과제가 남아 있습니다. 머신 러닝 모델 관리는 간단한 솔루션인 로깅으로 이 문제를 해결합니다. 모든 실험과 관련된 매개 변수를 기록함으로써 대시보드를 모든 연구자와 데이터 과학자가 서로 다른 모델을 추적할 수 있는 한 곳에 만들 수 있습니다. 게다가, 과학자들은 미래에 복제할 모델의 모든 버전을 모니터링하고 제어할 수.. 머신 러닝 모델 관리 (1) 머신 러닝은 인공지능과 컴퓨터 과학의 한 부문으로, 데이터와 알고리즘을 사용하여 프로그래밍 없이 예측, 분류 및 권장 사항을 만드는 데 중점을 둡니다. 더 많은 데이터가 사용될수록 정확도가 향상됩니다. 더욱 효율적인 모델을 구현하기 위해 개발하는 동안 데이터 과학자들은 다양한 머신 러닝 모델을 실험합니다. 마지막으로, 그들은 모든 실험과 결과를 추적하기 위해 머신 러닝 모델 관리를 적용합니다. 머신 러닝 모델 관리란? 머신 러닝 모델 관리는 모델을 개발, 훈련 및 배포하는 역할을 합니다. 또한 머신 러닝 모델 관리는 MLOps라고도 하는 머신 러닝 운영의 중요한 부분입니다. MLOps는 워크플로우 효율성을 높여 태스크를 완료하는데 이는 데이터 과학자 간의 협업, 자동화, 지속적인 개선, 고객 중심의 조치.. 이전 1 ··· 77 78 79 80 81 82 83 ··· 97 다음
