학습

“AI 프로젝트의 성패를 결정한다” 효율적인 AI 개발 및 운영을 위한 MLOps 전략 - Tech Summary

AI 시장의 분위기가 바뀌었다. 내부 서비스나 가능성 확인 수준을 넘어 상용 서비스를 염두에 둔 AI 프로젝트가 본격화되면서 안정적이고 효율적인 운영이 또 하나의 핵심 과제가 됐다. 데이터 전처리부터 모델 개발, 학습, 배포 운영까지 AI 라이프사이클...

MLOps 머신러닝 전처리 2024.03.14

블로그 | 생성형 AI 시스템이 바보가 되는 이유

생성형 AI에 대한 내부 고발이 이어지고 있지만, 대부분은 우리가 이미 알고 있는 내용이다. 많은 생성형 AI 시스템에서 사용자가 요청한 것과 다르거나 명백히 잘못된 응답이 나온다는 것이다. 공개적으로 문제가 된 것은 마이크로소프트의 소프트웨어 엔지니...

생성형AI 학습 데이터 2024.03.13

생성형 AI가 실물 경제와 물리적 산업에 가져오는 이점

인공지능이 최근 몇 년 사이 소매, 고객 서비스, 심지어 예술까지, 디지털 경제의 다양한 부분에 혁신을 가져왔다는 사실에는 이론의 여지가 없다. 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델로 커뮤니케이션이 바뀌고 비즈니스를 위한 혁신적 솔루션이 등장했다. 그러나...

물류 건설 에너지 2024.02.21

“나쁜 태도를 버리지 않는 AI” 앤트로픽 연구팀, 나쁜 AI 학습 및 복구 실험

AI가 나쁜 짓을 하도록 훈련시킬 수 있을까? AI 전문업체 앤트로픽의 연구팀은 ‘그렇다’고 말한다. 만약 자식이 무례하게 행동하고 나쁜 태도를 보인다면, 어른들은 어떻게 하면 이런 행동과 태도를 고쳐줄 것인지 저녁 내내 이야기할 것이다. 구글이 지...

LLM 생성형AI 오류 2024.01.29

“DeepL이 할 수 있는 것” 전성기 맞은 기계번역의 가능성과 한계

기계 번역(Machine Translation)이 신기술은 아니다. 이미 1960년대부터 논의되어 온 주제이다. 초기에는 주로 연구 분야에서 다루어지다가 구글 번역이 등장해 종종 의도치 않게 재미있는 결과를 만들어 내면서 미디어에서도 관심을 두게 됐다...

기계번역 DeepL 번역가 2023.04.11

지멘스, 청소년을 위한 온라인 학습 프로그램 ‘아워 오브 엔지니어링’ 공개

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 온라인 학습 프로그램 ‘아워 오브 엔지니어링(Hour of Engineering)’을 발표했다. 이 프로그램은 교사가 1시간 내외의 적절한 분량의 청소년 친화적인 학습 콘텐츠를 통해 학생들에게 엔지니어링과 기술을 ...

지멘스 학습 2022.12.07

글로벌 칼럼 | AI/ML 학습용 데이터, 어느 정도가 충분한 것일까

인공지능(AI)의 한계이자 미래는 결국 사람이다. 사람 같은 로봇의 등장을 기대하든 우려하든 상관없이 결국 이 문제가 사람에 달렸다는 사실은 변한 적이 없다. AI 그리고 데이터 과학에서 가장 이상적인 해법은 사람과 기계의 장점을 합치는 것이다. 한동...

학습 인공지능 머신러닝 2022.09.13

“멀티태스킹하는 AI” 구글 차세대 AI 패스웨이즈의 가능성

구글이 자사의 차세대 AI 아키텍처인 패스웨이즈(Pathways)를 발표했다. AI가 풀어야 할 복잡한 과제를 고려하면, 새로운 접근법이 필요하다는 것이 구글 리서치 담당 수석 부사장 제프 딘의 설명이다. 실제로 AI에 대한 기대는 매우 크다. 특히 ...

구글 패스웨이즈 pathways 2021.11.04

AI 모델의 3가지 편향성과 대처 방법 

자동 의사 결정 툴이 갈수록 확산되고 있다. 그러나 얼굴 인식 시스템부터 온라인 광고에 이르기까지, 이러한 툴의 뒤에 존재하는 머신러닝 모델의 상당수는 인종과 성별에 대한 뚜렷한 편향성을 보인다. ML 모델이 갈수록 폭넓게 채택되고 있는 만큼 인공지능...

AI 학습 편향성 2021.02.26

IDG 블로그 | “새 망치의 딜레마” 잘못하고 있는 클라우드 기반 AI/ML

AI/ML은 어려운 기술이고, 그래서 무엇을 하고 있는지도 모른 채 AI/ML 시스템을 구축하는 기업이 적지 않다. AI/ML 대실패를 피하는 방법을 소개한다. 최근 발표된 랙스페이스 테크놀로지(Rackspace Technology)의 설문조사 결과...

AI 학습 2021.02.08

AI 성능, 전문성 부족, 책임 문제 해결 방안 : IDC

AI 모델의 개발, 훈련 시간을 단축시켜 위험, 손실을 줄이고 보안, 성능 문제를 미연에 방지하고 싶으십니까?  프로세스 자동화 및 MPC(massively parallel computing)인프라 채택으로 초기 단계부터 투명성, 훈련 시간등...

학습 인공지능 AI 2020.03.05

인텔, 너바나 AI 칩 개발 중단…하바나 제품군에 집중

인텔은 자사의 너바나(Nervana) 신경망 프로세서 개발을 중단하고 최근 20억 달러에 인수한 하바나 랩의 AI 제품군에 집중한다. 너바나로서는 너무 짧은 기간이었다.   인텔은 2016년 4억 달러를 주고 너바나를 인수하고 1년 후 첫...

라라비 인텔 학습 2020.02.07

IDG 블로그 | SaaS 기반 AI 학습 서비스의 엄청난 가능성

머신러닝 기반 시스템을 다루고 있다면, 학습 데이터에 대해 잘 알 것이다. 학습 데이터는 학습을 위해 AI 모델에 적용하기 전에 올바르게 형식화해야 하고, 또 정확해야 한다.   퍼블릭 클라우드의 인기 머신러닝 시스템을 사용해 사기 거래 ...

학습 인공지능 Saas 2019.11.25

올바르게 구현된 AI : 데이터-훈련-추론 AI 모델의 이해

데이터 사이언스 전문가가 아니더라도 엔터프라이즈 AI의 가장 복잡한 요소까지 이해하고 해석하여 실행에 옮길 수 있다면 어떨까요? 지금까지 엔터프라이즈 AI는 모델 개발 및 훈련에 정통한 분석 전문가들의 전유물로 여겨지곤 했습니다. 하지만 AI 중심의 ...

학습 인공지능 AI 2019.11.13

HPE-NVIDIA : AI 번들 오퍼링 북

인공지능 기술은 인간의 지각, 추론, 학습능력 등을 컴퓨팅 파워을 이용하여 구현하는 기술로, 자율주형, 지능형 금융서비스, 의료진단, 법률서비스 지원, 게임, 기사작성, 지능형 감시 시스템 등 다양한 산업분야에서 널리 활용되고 있습니다. HPE는 다양...

학습 인공지능 에지 2019.09.30

구글 스트리트 뷰와 머신러닝 학습 합쳐 도로 표지판 관리에 활용한 연구 프로젝트

도로 표지판은 어디에나 있지만, 정확히 어느 곳에 배치되는지는 관리 책임자인 지방 정부 당국이 담당한다. 호주에서는 의회와 정부가 지역 내 도로 표지판의 데이터를 관리한다. 여기에는 위치 데이터 기록이 의무로 포함된다. 그러나 도로가 재개발되고 확장...

사진 데이터 이미지 2019.06.21

IDG 블로그 | 애플 워치와 기업 교육 변혁

기술의 발전 덕분에 학습이 프로세스 기반의 경험에서 경험 주도 프로세스로 변하고 있다. 전통적으로 학습은 공장과 같은 교실, 줄 맞춰진 책상, 종이와 연필, 선생님, 사실들이 나열된 칠판으로 대변됐다. 당시 학습에서 중요한 것은 규율을 주입하고, 기...

학습 웨어러블 애플 2018.12.19

머신러닝 실패 사례에서 배우는 다섯 가지 교훈

머신러닝(Machine Learning))은 비즈니스와 기술 부문의 많은 경영진과 임원들이 실현 및 활용 방법을 파악하려 애를 쓰고 있는 이른바 가장 ‘핫’한 범주에 속하는 기술이다. 제대로 구현해 활용할 경우, 머신러닝은 영업과...

학습 인공지능 사례 2018.11.16

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