분류 전체보기 (291) 썸네일형 리스트형 사법 분야에서 머신 러닝 알고리즘의 사용 (1) 인공지능은 인류의 미래와 미래를 선도하는 신흥 기술로 자리매김했습니다. 이에 따라 다양한 산업이 인력과 공존하는 머신러닝 알고리즘을 구현해 직무 관련 업무를 완성하고 있으며, 사법 분야에서도 이러한 흐름에 뒤처지지 않고 있습니다. 일차적으로, 사법 시스템은 위험 평가 도구를 사용하여 판사들이 형량과 집행유예 옵션을 결정하는 것을 돕습니다. 법 집행 기관은 또한 이러한 도구를 사용하여 첨단 이미지 감지 및 얼굴 인식 시스템을 사용하여 범죄 활동을 예측하고 예방합니다. ML 모델은 심지어 범죄자의 재범 가능성을 예측하도록 훈련될 수 있습니다. 이러한 발전은 잠재적으로 전체 사법 시스템이 작동하는 방식을 바꿀 수 있습니다. 그러나 법 집행에서 결정을 내리는 것은 개인의 운명을 결정하는 것으로 엄청난 책임을 지.. 인공지능과 교육 산업 (3) 인공지능 활용 시 장점 첫 번째로 규정된 정보에 대한 안내입니다. 요즘 도서관에서 자료나 정보를 찾기 위해 학생은커녕 선생님을 찾는 일은 드물게 되었습니다. 구글 덕분에, 우리는 손가락의 탭을 통해 우리가 찾고 있는 모든 것을 얻을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 데이터를 검색하는 것은 그 자체로도 엄청난 작업입니다. 오늘날, Quizlet과 같은 프로그램들은 학생들이 찾고 있는 것을 정확하게 제시함으로써 학생들을 도울 준비가 되어 있습니다. 두번째로 특별한 도움을 필요로 하는 학생들에게 제공가능한 도움입니다. AI는 장애인의 삶을 향상하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI는 특별한 필요가 있는 학생들에게 더 신뢰할 수 있는 지원을 제공함으로써 두드러집니다. 이는 교육을 개인화하려는 AI의.. 인공지능과 교육 산업 (2) 맞춤형 교육 넷플릭스가 개인화된 추천을 제공하는 것처럼, 교육에서도 동일하게 할 수 있습니다. 학습 교실에 AI가 도입되면 교사가 교체되는 것은 아니지만, 학생 개개인에게 맞춤형 지원과 조언을 제출하면 더 잘 운영될 수 있습니다. AI는 개인화된 수업 과제와 기말고사를 생성하여 학생들의 최상의 결과와 지원을 보장합니다. 즉각적인 피드백은 성공적인 튜터링과 학생들의 향상을 보장하는 근본적인 열쇠 중 하나입니다. AI 기반 애플리케이션을 사용하여 학생들은 교사로부터 집중적이고 맞춤형 피드백을 받습니다. 교사들은 또한 수업을 스마트 학습 가이드와 플래시 카드로 요약할 수 있는 선택권을 가지고 있습니다. 이것은 또한 대학생들이 교수들과 상호 작용할 수 있는 더 많은 시간을 부여받을 대학 교육 수준에서 유익합니다.. 인공지능과 교육 산업 (1) 인공지능은 교육산업에 놀라운 발전을 제공하여 학생과 기관 모두에게 이익을 가져다주었습니다. 우리가 모든 전환점에서 이 기술에 포함되어 있다는 것을 발견했기 때문에, AI는 이제 우리 일상생활의 일부로, 자동 주차 시스템, 스마트 센서에서 눈에 띄는 사진을 캡처하고 개인적인 도움을 주는 것에 이르기까지, AI는 우리가 알고 있는 것보다 더욱 필수적인 것이 되었습니다. 게다가, 인공지능은 전통적인 방법으로 밀고 나가는 교육 분야에서 의심할 여지없이 분명합니다. 교육 시스템은 AI의 다양한 적용으로 인해 더욱 편리하고 개인화된 특성을 보여줍니다. 결과적으로, 이것은 교육적 요소가 스마트 기기와 컴퓨터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 변화함에 따라 오늘날 사람들이 배우는 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 코로나로 .. 데이터 과학과 머신 러닝 (3) 데이터 사이언스 vs. 머신 러닝 vs. AI AI 연구 분야의 시작은 1956년 다트머스 대학의 워크숍으로 거슬러 올라갑니다. 또한 인공지능의 개념은 컴퓨팅 자체보다 더 오래되었습니다. AI 연구 분야에서는 기계가 인간의 뇌처럼 사고하고 학습하고 문제를 해결할 수 있는 방법을 연구합니다. 예를 들어, AI는 또한 사람들과 의미 있는 대화 상호 작용을 구축하는 방법을 탐구합니다. 머신 러닝은 AI의 일부이기 때문에 범위가 더 좁습니다. ML은 데이터 과학자들이 기계 정보를 제공하기 위해 사용하는 기술에 관한 것입니다. 인공지능은 컴퓨터가 인간의 지능을 시뮬레이션하도록 만듭니다. 이 세 가지 분야는 분석 및 기타 엔터프라이즈에 매우 중요합니다. 즉, 성능 마케팅과 고객 획득의 미래는 AI와 ML에 달려 있.. 데이터 과학과 기계 학습 (2) 머신 러닝이란? 아서 사무엘은 1959년에 "기계 학습"이라는 용어를 사용했습니다. 그는 미국의 IBMer(IBM에서 일하는 사람)이자 컴퓨터 게임과 인공지능의 선구자였습니다. 기계 학습은 데이터 과학의 하위 분야로, 인공지능 분야 중 하나이며 컴퓨터 과학 분야 중 하나입니다. 더 구체적으로, 머신 러닝은 인공지능의 핵심입니다. 머신 러닝은 사용 가능한 데이터베이스를 분석하여 학습하는 컴퓨터 알고리즘(신경망)에 대한 연구입니다. 알고리즘을 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위해 적용되는 명령어 집합으로 생각합니다. 머신 러닝은 컴퓨터 프로그램이 인간의 개입 없이 새로운 데이터를 학습하고 분석하고 적응할 수 있다는 개념을 기반으로 합니다. 사용되는 주요 방법은 감독 학습 방법과 감독되지 않은 학습 방법이라.. 데이터 과학과 기계 학습 (1) 데이터 과학과 머신 러닝(ML)은 기술 분야에서 가장 화제가 되는 주제 중 하나입니다. 먼저 데이터 과학은 통찰력을 얻기 위해 많은 양의 데이터와 처리 능력을 다루는 광범위한 학제 간 분야를 나타내고, 기계 학습은 컴퓨터 알고리즘에 엄청난 양의 데이터를 공급하여 분석을 시작하고 그 정보를 기반으로 데이터 중심의 결정을 내리는 것입니다. 오늘은 데이터 과학과 기계 학습의 차이점을 알아보고 인공지능(AI) 및 데이터 분석과 비교해 보겠습니다. 데이터 과학 vs 기계 학습 "데이터 과학과 기계 학습은 같은 것인가요?"라는 검색어는 전 세계적으로 가장 많이 검색되는 주제 중 하나입니다. 그러나 이 두 용어는 종종 함께 쓰이지만 동의어는 아닙니다. 디지털화가 빠르게 진행되는 오늘날의 세계에서는 엄청난 양의 정보가.. 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 ··· 21 22 23 24 25 26 27 ··· 30 다음
