머신러닝의 동작 원리를 완전하게 이해하지 못한다면, 어떻게 신뢰할 수 있겠는가? 머신러닝 모델의 투명성을 높이면 더 나은 보안을 제공할 수 있지만, 그렇지 못하면 위험은 증가할 것이다. 기업이 머신러닝에 거는 기대가 크다. 하지만 AI의 심장이라고 ...
2020.01.03
매사추세츠 대학 애머스트 캠퍼스에서 나온 새로운 연구 보고서에 따르면, 다수의 대규모 AI 모델을 훈련시키는 과정의탄소 배출량이 평균적인 미국 자동차가 수명이 다할 때까지 배출하는 것보다 다섯 배 더 많은 것으로 나타났다. 이 보고서는 특히 자연어 처 ...
2019.06.12
  1. 향후 10년 AI 투명성의 위험을 완화하는 방법

  2. 2020.01.03
  3. 머신러닝의 동작 원리를 완전하게 이해하지 못한다면, 어떻게 신뢰할 수 있겠는가? 머신러닝 모델의 투명성을 높이면 더 나은 보안을 제공할 수 있지만, 그렇지 못하면 위험은 증가할 것이다. 기업이 머신러닝에 거는 기대가 크다. 하지만 AI의 심장이라고 ...

  4. IT의 탄소 배출량, AI 모델 훈련으로 폭증 “자동차 평생 배출량의 5배”

  5. 2019.06.12
  6. 매사추세츠 대학 애머스트 캠퍼스에서 나온 새로운 연구 보고서에 따르면, 다수의 대규모 AI 모델을 훈련시키는 과정의탄소 배출량이 평균적인 미국 자동차가 수명이 다할 때까지 배출하는 것보다 다섯 배 더 많은 것으로 나타났다. 이 보고서는 특히 자연어 처...

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