728x90 머신러닝16 인공 지능의 주요 기계 학습 용어 가이드 인공지능(AI)은 우리의 세상을 재편하고 있는 분야로 빠르게 진화하고 있습니다. AI가 일상 생활에 계속 통합됨에 따라 이 분야를 정의하는 몇 가지 주요 용어를 이해하는 것이 중요합니다. 특히 AI의 하위 집합인 머신러닝은 처음에는 어렵게 느껴질 수 있는 용어들로 가득 차 있습니다. 하지만 이러한 용어를 이해하면 이 분야에 대한 이해도를 크게 높일 수 있습니다. AI의 주요 머신 러닝 용어 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다. 1.인공 지능(AI) 인공지능은 기계에서 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것을 가리키는 광범위한 용어입니다. AI의 목표는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. 이러한 작업에는 문제 해결, 언어 이해, 패턴 인식, 경험으로부터의 학습 등이 포함.. 2023. 5. 28. FBI의 AI 전략, 소셜 미디어와 메시징 앱을 통한 테러리즘 예방 디지털 시대에 우리는 특별한 역설에 직면하고 있습니다. 한편으로는 정보와 의사소통 기능의 풍부함이 우리의 삶을 수많은 방법으로 향상시키는 반면 이러한 동일한 도구들이 테러리스트에 악용될 수도 있습니다. 테러 활동의 잠재적 위협은 기술의 발전, 특히 모바일 메시징 애플리케이션과 소셜 미디어 플랫폼의 일상화로 인해 크게 증가하였습니다. 그러나 기술은 양날의 검이며, 동일한 발전은 효과적인 반테러 대책의 개발을 가능하게 하였습니다. 대표적인 예로 미국 연방수사국(FBI)이 머신러닝을 사용하여 잠재적인 테러 활동을 탐지하는 방법을 들 수 있습니다. 이 글에서는 모바일 메시징 앱과 소셜 미디어 플랫폼의 데이터를 추적하고 분석하여 잠재적인 위협을 식별하는데 머신러닝 기술이 어떻게 활용되는지 살펴봅니다. 또한 개인 .. 2023. 5. 27. 인공지능의 중대 사건들, AI의 겨울 인공지능(AI)의 역사에서 'AI 겨울'은 AI 연구에 대한 자금, 관심, 진전이 부족했던 시기를 의미합니다. 이 용어는 1970년대 중반과 1980년대 후반을 가리키는데, 이 시기는 AI가 과대광고에 부응하지 못해 회의론과 자금 감소, 전반적인 AI 연구 둔화로 이어진 시기입니다. 인간의 지능을 복제할 수 있다는 가능성을 지닌 AI는 언제나 사람들의 상상력을 사로잡았습니다. 하지만 이 목표를 향한 여정은 결코 순탄치 않았습니다. 초창기에는 AI가 빠르게 상당한 발전을 이룰 수 있는 분야로 여겨졌습니다. 이는 낙관적인 분위기로 이어졌고, 이는 과대광고로 이어져 AI가 달성할 수 있는 것에 대한 높은 기대치를 설정했습니다. 1970년대 중반에 첫 번째 주요 AI 겨울이 찾아왔습니다. 1960년대 초반의 흥.. 2023. 5. 25. 인공지능의 중대 사건들 "ImageNet의 시작, 컴퓨터 비전의 혁명" 머신러닝 모델을 학습시키는 데 사용되는 레이블이 지정된 이미지 데이터베이스인 ImageNet의 탄생은 인공지능(AI)의 역사에서 분수령이 된 순간이었습니다. 이 프로젝트는 스탠퍼드 대학교의 페이 페이 리(Fei-Fei Li) 교수의 주도하에 2009년에 시작되었습니다. 목표는 강력하고 포괄적이며 자유롭게 사용할 수 있는 데이터베이스를 구축하여 특히 컴퓨터 비전 영역에서 AI 개발을 가속화하는 것이었습니다. ImageNet의 핵심은 간단하지만 강력한 아이디어입니다. 기계에게 보는 법을 가르치려면 인간이 학습하는 방법과 마찬가지로 수많은 예제를 제공해야 한다는 것입니다. 하지만 2009년에는 필요한 데이터 세트가 존재하지 않았습니다. 그래서 리와 그녀의 팀은 데이터셋을 구축하기 시작했습니다. 이미지넷을 만드.. 2023. 5. 24. 인공지능의 중대 사건들 "스탠리의 위대한 승리, 자율주행 자동차" 2005년, 모하비 사막에서 인공지능(AI)과 로봇공학의 역사에 분수령이 되는 순간이 펼쳐졌습니다. 스탠포드 대학 연구팀이 설계한 로봇 차량 스탠리가 제2회 DARPA 그랜드 챌린지에서 우승한 것입니다. 미국 방위고등연구계획국(DARPA)이 후원하는 이 자율주행 경진대회는 군사 작전에 사용할 자율주행 차량 개발에 박차를 가하기 위해 마련되었습니다. 스탠리의 우승은 현실 세계에서 안전하고 효율적으로 작동할 수 있는 AI의 잠재력이 점점 커지고 있음을 보여주는 의미 있는 일이었습니다. 스탠리가 어떻게 탄생하게 되었는지, 그리고 스탠리의 성공이 AI와 자율 주행의 미래에 어떤 의미가 있는지 살펴보면서 이 역사적인 사건에 대해 자세히 알아봅시다. 스탠리는 폭스바겐 투아렉 R5의 플랫폼을 기반으로 제작되었으며, .. 2023. 5. 23. 인공지능의 중대 사건들, 딥 블루의 체스 승리" 제목: "딥 블루: 인공지능에 대한 인식을 바꾼 체스 대결" 1997년 IBM의 딥 블루가 세계 체스 챔피언 개리 카스파로프를 상대로 거둔 승리는 인공지능(AI)의 역사에서 획기적인 사건입니다. 이 놀라운 업적은 기계가 토너먼트 조건에서 고전적인 체스 게임의 세계 챔피언을 물리친 최초의 사례로, AI의 능력에 대한 인식을 완전히 바꿔놓았습니다. 딥 블루의 승리는 단순히 우연히 일어난 일이 아니라 수십 년 동안의 AI 및 컴퓨터 과학 분야의 노력의 정점입니다. 규칙은 명확하지만 전략이 복잡한 체스는 오랫동안 AI의 벤치마킹 대상으로 여겨져 왔습니다. 상대방의 왕을 점령하는 명확한 목표가 있지만, 가능한 게임의 수는 우주에 존재하는 원자 수보다 많을 것으로 추정될 정도로 천문학적으로 많습니다. 이처럼 방대한.. 2023. 5. 23. 인공지능의 중대사건들, AI의 탄생, 1956년 다트머스 컨퍼런스 인공 지능(AI)의 연대기에서 1956년 여름에 열린 다트머스 컨퍼런스만큼 중요하고 중요한 사건은 거의 없습니다. 이 회의는 AI가 연구 분야로 공식적으로 탄생하는 계기가 되었으며, 오늘날 우리가 접하는 혁신적인 기술의 토대를 마련했습니다. 뉴햄프셔주 하노버에 있는 아이비리그 연구 대학인 다트머스 대학에서 소수의 과학자들이 모여 특별한 심포지엄을 열었습니다. 참석자 중에는 컴퓨터 과학에 기여한 것으로 유명한 존 매카시, 마빈 민스키, 나다니엘 로체스터, 클로드 섀넌 등이 포함되어 있었습니다. 맥카시, 민스키, 로체스터, 섀넌이 작성한 컨퍼런스 제안서는 다음과 같습니다: "우리는 1956년 여름에 다트머스 대학에서 2개월 동안 10명으로 구성된 인공 지능 연구를 수행할 것을 제안합니다..." 이 회의의 목.. 2023. 5. 22. 생성 AI 시대와 코딩의 진화하는 역할 생성 인공지능(AI)의 시대로 접어들면서 인간과 컴퓨터의 상호 작용에 대한 전반적인 환경이 급격하게 변화하고 있습니다. 이 새로운 시대는 더 똑똑한 알고리즘을 약속할 뿐만 아니라 우리가 컴퓨터로 할 수 있는 일의 범위가 더욱 확장되었습니다. 이제 AI는 더 이상 단순한 명령으로 예상되는 결과를 도출하는 것이 아니라, 스스로 이해하고 학습하며 솔루션이나 결과물을 생성할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 이러한 빠른 변화 속에서 한 가지 의문이 생깁니다: 바로 이 생성 AI 시대에 코딩은 어떻게 될까요? 인간이 컴퓨터와 소통하기 위해 사용하는 언어인 코딩은 전통적으로 모든 기술 혁신의 핵심이었습니다. 간단한 웹 페이지를 개발하든 복잡한 운영 체제를 개발하든 코딩은 기초적인 기술입니다. 하지만 AI,.. 2023. 5. 20. 뉴로모픽 컴퓨팅, 인간의 뇌에서 영감을 얻은 차세대 컴퓨팅 패러다임 컴퓨팅 분야에서 디자인과 기능에 대한 영감은 다양한 출처에서 비롯되는 경우가 많습니다. 가장 강력한 영감의 원천 중 하나는 인간의 뇌입니다. 놀라운 복잡성과 효율성을 갖춘 자연의 경이로움은 뉴로모픽 컴퓨팅이라는 새로운 컴퓨터 과학 분야에 영감을 불어넣었습니다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 두뇌의 구조와 기능을 모방하여 보다 효율적이고 강력한 컴퓨팅 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다. 뉴로모픽 컴퓨팅 이해하기 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 두뇌의 신경 및 시냅스 구조를 기반으로 하드웨어를 모델링하는 패러다임입니다. 본질적으로 이 접근 방식은 뇌처럼 '사고'하고 기능하는 하드웨어를 만드는 것입니다. 이 아키텍처는 뇌에서 발견되는 뉴런과 시냅스의 복잡한 웹을 복제하여 효율적이고 강력하며 학습할 수 있는 컴퓨팅 형태를 구.. 2023. 5. 18. 이전 1 2 다음
