인공지능(AI) (139) 썸네일형 리스트형 인공지능 시대의 비즈니스 전략 (2) 3장 도구로서의 인공지능 머신러닝이 하는 데이터 분석 보통 데이터를 활용한다고 하면 거의 데이터 분석을 의미 기업에서 데이터를 활용해 판단해야 하는 것 다양한 경우의 숫자를 계산하고, 수많은 경우의 수를 비교하고, 의미 있는 차이를 찾아내느 것을 데이터 분석이라 한다면 컴퓨터가 인간에 비해 월등하다 금융업계에서 대표적인 인공지능 활용 사례로 켄쇼가 있다 이는 인공지능을 분석에 활용하는 전형적 사례 자연어 처리와 머신러닝을 활용해 기사와 자료 검색부터 시장 동향 분석, 투자 조언까지 제공하는 금융 분석 프로그램 의료 분야에서는 IBM의 왓슨이 대표적이다 왓슨은 엄청난 양의 의학 자료, 학술지, 임상 시험 데이터, 의학 교과서 들을 통해 학습하여 적절한 정보를 제공하여 의사를 도와줌 분석을 프로세스 안으로 .. 인공지능 시대의 비즈니스 전략 (1) 서론 인공지능 활용에 필요한 세 가지 1부 도구의 이해 1장 인공지능이랑 무엇인가 인공지능은 도구로서의 성질을 빨리 이해하고 활용하는 편이 좋다 어떤 종류의 산업이든 인공지능의 활용은 선택의 문제가 아니라 필수이다 인공지능의 구성 요소 인공지능에 대해 분리하고, 구분해서 인식해야 한다 2장 머신러닝이란 무엇인가 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 것처럼 하는 기술이다 - 기존의 컴퓨터 활용 방식 - 머신러닝을 통한 컴퓨터 활용 컴퓨터가 데이터에서 스스로 방법을 찾기 때문에 인간이 일일이 지시할 필요가 없음 컴퓨터 사용의 근본 개념을 바꾸었다는 측면에서 의미를 가짐 작동 방식에 따라 나눈 유형 딥러닝은 인공신경망을 심화시킨 알고리즘이다 - 딥러닝의 하위 종류 ※ 해당 내용은 의 내용을 토대로.. 첨단 디지털 기술에서 인공지능 (3) 국가 안보에 적용되는 인공지능 세계 각국 정부는 이미 국가 안보를 강화하기 위해 AI 도구를 배치하고 있습니다. 이 분야의 디지털 기술의 예로는 전장의 군인들을 대체하여 생명을 구하는 기계가 있습니다. 사실, AI는 이미 군사 및 국가 안보를 너무 많이 변화시켜 인간의 개입이 거의 없는 AI 기반 전쟁의 시대를 나타내는 하이퍼 워(hyper war)라는 새로운 용어가 만들어졌습니다. 먼저, 지휘 및 통제 시스템, 즉 군사 업무를 수행하기 위한 인적, 물리적, 기술적 자원을 포함하는 조직 프로세스에서 통합적인 변화가 관찰될 수 있습니다. AI의 도움으로 지휘관들은 눈 깜짝할 사이에 특정한 일상적인 군사 업무와 결정을 가속화할 수 있습니다. 최근 다양한 국가들은 사람의 위험을 무릅쓰는 대신에 위험한 장소를 .. 첨단 디지털 기술에서 인공지능 (2) 의료 분야에서의 인공지능 헬스케어는 AI가 획기적으로 변화하고 있는 또 다른 산업입니다. 이제 실무자들은 인공지능이 지원하는 도구와 로봇 덕분에 기계의 기술적 정밀도로 환자를 더 정확하게 진단할 수 있습니다. 컴퓨터의 정교함 의료 분야에서 디지털 기술의 좋은 예는 임상 의사 결정 지원 시스템에 딥 러닝을 채택한 것입니다. 이러한 컴퓨터 기반 프로그램은 데이터를 분석하고 임상 지침, 보고서, 요약 및 문서 템플릿과 같은 정보를 제공함으로써 의료 종사자를 지원합니다. 딥 러닝의 도움으로 기계는 규칙적인 건강 상태와 불규칙한 건강 상태를 구별하도록 훈련될 수 있습니다. 이것은 결국 오진된 환자의 수를 줄일 수 있습니다. 게다가, AI는 매년 22,000명의 사람의 목숨을 앗아가는 암을 예방하는 데 도움을 준다.. 첨단 디지털 기술에서 인공지능 (1) 인공지능은 몇 년 동안 다양한 산업을 변화시키고 있는 디지털 기술의 한 예로, 2017년 세계 AI 소비 시장이 116억 달러로 평가되었고 2027년에는 516달러에 이를 것으로 예측하고 있습니다. 하지만, 첨단 기술의 대표적인 예로서, 인공지능은 많은 논란의 여지가 있습니다. 기술 억만장자이자 테슬라와 트위터, 스페이스엑스의 CEO인 일론 머스크를 포함한 일부 사람들은 AI가 인류의 미래에 위험하고 사람들의 직업과 사생활을 위협한다고 믿습니다. 하지만 의료, 금융 및 기타 부문에서 수많은 엄격한 인간 작업을 자동화할 수 있습니다. 앞서 언급한 바와 같이, 오늘은 AI의 가장 획기적인 의미와 그것이 왜 우리가 그렇게 흥분하는 첨단 기술인지에 대해 살펴보겠습니다. 이에 앞서, 우리가 말하는 진보된 기술이 .. 인공지능이 장애를 가진 사람을 돕는 방법 인공지능은 컴퓨터 작업의 진화된 형태로서, 시각적이고 음성적인 인식, 의사 결정 및 기타 중요한 일상 업무를 수행할 수 있습니다. 이 기술은 로봇과 현대적인 기술뿐만 아니라, 장애를 가진 사람들에게도 편의를 제공합니다. 인공지능은 장애인의 의사소통, 접근성 및 독립적인 생활에 큰 기여를 합니다. 이를테면, 시각 장애가 있는 사람들에게는 인공지능 어시스턴트 같은 기술이 요리법을 탐구하거나 노래를 연주하는 등의 유용하고 편리한 방법을 제공할 수 있습니다. 커뮤니케이션 증가 인공지능 기술의 발전으로 인해 알렉사, 에코, 시리 등과 같은 음성 지원 AI 기술이 일상적인 집안일부터 음성 결제까지 지원하는 주요 통신 개선 사항 중 하나이며, 이러한 발전은 스마트 기기와의 소통을 자랑하며 시각, 청각 장애가 있는 사.. 머신러닝 라이프 사이클 (3) 지난 글에 이어서 머신 러닝 개발 라이프 사이클의 3,4,5 단계인 모델 개발, 배포, 모니터링 및 최적화에 대해 알아보겠습니다. 모델 개발(Model Development) 데이터가 준비되면 모델을 개발할 차례입니다. 모델 준비는 기계 학습 라이프 사이클의 핵심이며, 다음과 같은 세 가지 단계를 거치게 됩니다. 모델 선택 및 평가 수행 첫 번째 단계는 개발에 사용할 모델 유형을 선택하는 것입니다. 데이터 과학자들은 일반적으로 어떤 모형이 더 잘 작동하는지 확인하기 위해 여러 모형을 적합시키고 검정합니다. 일반적으로 데이터 유형과 정확도가 가장 높은 데이터 유형에 따라 모형(분류 모형, 회귀 모형 등)을 선택합니다. 모델 교육 이 단계에서는 데이터 과학자들이 모형을 사용하여 실험을 시작합니다. 데이터를 .. 머신러닝 라이프 사이클 (2) 머신 러닝 개발 라이프사이클의 5단계 중 앞선 두 단계인 계획과 데이터 준비에 대해 알아보겠습니다. 계획(Planning) 모든 모델 개발 시작은 해결하고자 하는 문제를 정의함으로써 세부 계획으로 시작해야 합니다. 모델 구축은 리소스 집약적인 프로세스이기 때문에, 더 쉬운 방법으로 해결할 수 있는 문제에 대해 시간과 비용을 들이는 것이 비효율적입니다. 우선 고객 전환율이 낮거나 부정행위가 많다는 등 해결하고자 하는 문제를 명확하게 정의하는 것이 첫 번째 단계입니다. 다음으로는 문제를 해결함으로써 달성하고자 하는 목표를 정하는 것입니다. 예를 들어, 가능한 목표에는 고객 전환율을 개선하거나 부정행위의 양을 줄이는 것이 포함될 수 있습니다. 마지막으로, 성공을 확인하기 위한 측정 기준을 설정합니다. 성공적인.. 머신러닝 라이프 사이클 (1) 머신러닝(ML) 모델을 구축하고 사용하는 과정에는 많은 계획과 노력이 필요합니다. 머신러닝 라이프사이클 단계는 5개의 주요 단계로 나눌 수 있으며, 모두 똑같이 중요한 고려 사항을 수반합니다. 이러한 라이프사이클을 완벽하게 이해하면 데이터 과학자들이 리소스를 관리하고 프로세스에서 리소스가 어떤 위치에 있는지 실시간으로 파악할 수 있습니다. 오늘은 계획 수립, 데이터 준비, 모델 구축, 구축 및 모니터링을 포함하는 5단계에 대해 설명해 보겠습니다. 모델 개발 라이프 사이클이란? 머신 러닝 라이프 사이클은 인공지능(AI)과 기계 학습(ML)을 활용하여 효과적인 머신 러닝 프로젝트를 구축하는 것을 포함합니다. 주어진 프로젝트의 초기 개념에서 시작하여 모델 개발로 이동하고 성능을 모니터링하고 최적화하는 것으로 .. AI 인포그래픽의 미래 (4) 인포그래픽의 미래: 인공지능이 디자인을 대신할 것인가? (2) 인공지능 이미지 생성 소프트웨어 사용 증가 Jasper Art와 DALL-E2와 같은 혁신적인 AI 시스템은 ML을 사용하여 텍스트에서 이미지를 만듭니다. 이 경우 인공지능은 단어를 이해하고 독특한 이미지로 변환하는 데 도움을 줍니다. 인공지능 인포그래픽 디자인은 점점 더 이 소프트웨어에 의존할 것입니다. 특히, 재고 사진을 찾거나 포토샵을 시도하는 데 몇 시간을 소비하는 대신, 사용자들은 Jasper에게 그들이 원하는 것을 말할 수 있습니다. 그리고 그 소프트웨어는 그 매개변수들을 기반으로 몇 초 안에 독특한 예술을 창조할 것입니다. 인포그래픽을 통한 고품질 이미지 인공지능은 사진을 복원하고 해상도를 향상하는 과정을 획기적으로 간소화할 것입.. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 14 다음
