728x90 Machine Learning2 AI 타이탄 인공지능을 이끄는 사람들 4 "페이 페이 리" 페이 페이 리는 인공 지능(AI) 분야의 선구자입니다. 영향력 있는 연구자이자 교육자, 리더인 리는 특히 컴퓨터 비전 분야에서 AI에 큰 공헌을 해왔습니다. 중국 베이징에서 태어난 리는 10대 때 미국으로 이주했습니다. 이후 프린스턴 대학교에서 물리학 학사 학위를, 캘리포니아 공과대학교에서 전기공학 박사 학위를 취득했습니다. 리의 주요 전문 분야는 컴퓨터 비전으로, 기계가 인간과 유사한 방식으로 시각 정보를 '보고' 이해하도록 훈련하는 AI 분야입니다. 그녀는 22,000개 카테고리에 걸쳐 1,500만 개 이상의 레이블이 지정된 이미지로 구성된 방대한 데이터 세트인 ImageNet을 구축한 팀을 이끌었습니다. 이 데이터 세트는 컴퓨터 비전 분야를 발전시키는 데 중요한 역할을 했으며 딥러닝 모델 개발에도 .. 2023. 5. 30. eXplainable AI, XAI의 중요성 설명 가능한 AI( eXplainable AI, XAI)라는 개념은 다양한 애플리케이션에서 머신러닝(Machine Learning, ML) 알고리즘의 사용이 증가함에 따라 등장했습니다. ML 알고리즘은 데이터를 통해 학습하고 예측할 수 있지만, 이를 이해하고 설명하기는 어려울 수 있습니다. 이는 누군가의 삶에 중대한 영향을 미칠 수 있는 결정과 같이 사람들이 ML 알고리즘이 어떤 결정을 내렸는지 이해하는 것이 중요한 상황에서 문제가 될 수 있습니다. '설명 가능한 AI'라는 용어가 처음 사용된 것은 2016년 해석 가능성의 개념을 탐구하고 블랙박스 모델을 해석 가능하게 만드는 데 사용되는 최신 기술에 대한 포괄적인 개요를 제공하는 방법에 관한 책 "Interpretable Machine Learning".. 2023. 5. 7. 이전 1 다음
