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인공지능의 8가지 한계 (1) AI는 인간의 실수를 줄이고, 반복적인 작업을 더 효율적으로 수행하며, 닳지 않고 현명하고 빠른 결정을 내리는 훌륭한 일을 하지만, 인공지능에게는 현재 극복하기 어려운 몇 가지 한계를 가지고 있습니다. 다음은 AI의 8가지 한계입니다. 이번 글에서 부터 인공지능이 가지고 있는 한계에는 어떤 내용이 있는지 살펴보겠습니다. 자율적인 생각 불가 지금은 인공지능은 노출되고 훈련된 데이터를 기반으로만 작업을 수행할 수 있습니다. 그렇기 때문에 인공지능은 인간이 수행하기에 훨씬 더 오랜 시간이 걸리는 패턴 인식에 탁월합니다. 반면에, 이것은 AI가 변화하는 상황에 적응하거나 스스로 생각하여 유연성을 발휘할 수 없다는 것을 의미합니다. 결과적으로 AI는 단조로운 패턴 인식 외에 논리적 특성을 도출하거나 결론에 의문을..
인공지능과 분류 인공지능(AI)은 우리의 일상생활에 진출했습니다. 시리, 알렉사 등 가상 비서 기술과 상호작용하는 것부터 넷플릭스가 추천하는 영화를 보는 것까지 AI는 우리 주변 곳곳에 존재합니다. 스타티스타의 연구에 따르면, 세계 AI 시장은 2022년 기준 3,275억 달러 규모였으며, 앞으로도 몇 년 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나 인공지능의 모든 장점에도 불구하고, 의식, 도덕, 윤리가 부족하다는 등 인공지능의 한계는 아직 많이 존재합니다. 인공지능에 대해 이해하기 쉽게 풀어 설명하게 되면, 기계가 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 완료할 수 있게 해주는 것으로 정의하며, 인간처럼 배우고, 생각하고, 작업을 수행할 수 있는 프로그램은 모두 인공지능 프로그램이라고 말할 수 있습니다. AI의 응용 프로그..
딥러닝과 머신러닝, 데이터사이언스 딥러닝 VS 머신러닝 이전 글에서 언급한 내용을 통해 알아보면 머신러닝과 딥러닝이 모두 AI의 한 종류이며, 딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다. 다시 말해, 딥 러닝은 그 자체가 AI의 하위 유형인 기계 학습의 하위 유형으로 이 두 종류 AI의 차이점은 AI 모델에 제시된 데이터에 있습니다. 일반적으로 머신러닝의 접근 방식에는 구조화된 데이터, 즉 식별하려는 항목에 대한 레이블이 포함된 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 데이터 과학자들이 모델에 개와 고양이의 이미지를 제공한다면, 사용자는 직접 각 이미지에 개 또는 고양이라는 라벨을 붙여야 합니다. 그렇게 함으로써, 기계 학습 알고리즘은 두 종의 차이를 학습할 수 있었습니다. 모델이 제대로 작동하지 않으면 사용자가 관련 조건을 조정하고 다시 시도해야 합니..

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