Generative AI & Deep learning8 인간-기계 상호 작용에서의 역설적 사고: AI, 로보틱스, 자율주행에 적용 "역설적 사고(Paradoxical thinking, 패러독스 사고)"가 인간-기계 상호 작용에서의 응용, 즉 인공지능과 로봇공학 분야에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 인간과 기계 간의 상호 작용에서 생기는 모순을 이해하고 해결함으로써 보다 효과적인 기술 개발이 가능해집니다. 이에 대해 최신 연구 트렌드를 알아보았습니다. 인간-기계 상호 작용에서의 역설적 사고: 최신 연구 트렌드 1. 역설적 사고의 정의 및 중요성역설적 사고는 두 가지 상반된 개념이나 주장이 동시에 참일 수 있다는 것을 인정하는 사고방식입니다. 인간-기계 상호 작용에서 역설적 사고는 다음과 같은 이유로 중요합니다.모순 해결: 인간과 기계는 서로 다른 사고 방식, 목표, 가치를 가지고 있습니다. 이러한 차이는 상호 작용 과정에서 모.. 2024. 4. 7. 미국의 데이터 유통(거래) 시장 활성화 사례: 엑시엄(Acxiom) 데이터에서 가치를 발견하고 창출하기 위해서는 어떻게 해야할까요?먼저, 데이터 유통(거래) 시장 활성화 사례를 조사해보고자 합니다. 엑시엄(Acxiom), 코어로직(Corelogic), 데이터로직스(Datalogix), 이뷰로(eBureau) 등이 있습니다. 데이터를 진짜 사고 파는 시대, 데이터가 돈이 되는 시대가 펼쳐졌다는 것을 실감하게 됩니다. 1. 엑시엄 소개엑시엄(Acxiom)은 미국 최대 규모의 민간기업 데이터브로커로서 1969년 설립된 이후 50년 이상의 경력을 바탕으로 소비자 데이터 수집, 분석, 판매 분야에서 선두적인 위치를 차지하고 있습니다. 엑시엄은 7억 명 이상의 미국 소비자 데이터를 보유하고 있으며, 이를 기반으로 다양한 데이터 기반 마케팅 솔루션을 기업들에게 제공하고 있습니다.. 2024. 4. 4. 인공지능(AI) 기계학습(Machine learning)의 유형별 강점과 약점은? 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고 컴퓨터가 데이터로부터 학습하도록 가르치는 것과 관련된 인공 지능의 하위 분야입니다. 기계 학습에는 여러 가지 유형이 있으며 각각 고유한 접근 방식과 응용 프로그램이 있고 강점과 약점이 있으므로 이를 잘 이해하고 목적과 사용가능한 데이터에 따라 선택해서 사용해야 하겠습니다. ■ 기계 학습의 유형 기계 학습에는 여러 가지 유형이 있으며 각각 고유한 접근 방식과 응용 프로그램이 있습니다. 지도 학습(Supervised Learning): 지도 학습에는 레이블이 지정된 교육 데이터를 사용하여 입력 변수를 기반으로 출력 변수를 예측하도록 모델을 교육하는 작업이 포함됩니다. 이 모델은 일련의 입력-출력 쌍에 대해 훈련되며 목표는 새로운 입력에 대한 출력을 정확하게 예측할 .. 2023. 3. 14. 생성적 AI시대에 데이터 분석이 왜 중요한가 생성 AI 시대에 기업은 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화하기 위해 인공 지능(AI)으로 전환하고 있습니다. 그러나 더 많은 기업이 AI를 채택함에 따라 데이터 분석의 중요성이 점점 더 분명해지고 있습니다. 기업이 앞서 나가기 위해 데이터 분석을 우선시해야 하는 이유를 알아보겠습니다. *제너레이티브 AI는 인간이 생성한 콘텐츠와 유사한 이미지, 음악, 텍스트 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 모델을 말합니다. 1. 데이터 분석이 중요한 이유 데이터 분석은 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 프로세스입니다. 제너레이티브 AI 시대에 기업은 엄청난 양의 데이터를 생성하지만 이 데이터는 적절한 분석 없이는 쓸모가 없습니다. 데이터 분석은 다음과 같은 .. 2023. 3. 12. ChatGPT와 AlphaGo Zero의 학습방식 비교 ChatGPT와 AlphaGo Zero의 학습 방법을 비교하는 것은 인공 지능 분야 내에서 접근 방식과 기술의 다양성을 강조하기 때문에 중요합니다. 다양한 학습 방법의 강점과 한계를 이해함으로써 연구원과 실무자는 특정 응용 프로그램이나 작업에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다. 또한 이러한 모델을 비교하면 자연어 처리 및 게임 플레이와 같은 다양한 영역에서 인공 지능의 잠재적인 응용 분야를 조명할 수 있습니다. 이것은 복잡한 문제를 해결하고 세계에 대한 우리의 이해를 발전시키기 위한 새로운 아이디어와 접근 방식에 영감을 주는 데 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 ChatGPT와 AlphaGo Zero의 학습 방법을 비교하면 인공 지능의 학제 간 특성과 해당 분야 발전에 있어 협업 및 지식 공.. 2023. 3. 2. AI(인공지능) 챗GPT(ChatGPT)에 대한 학습(교육) 방식의 특징과 이슈 도대체 챗GPT는 어떻게 학습하였을까요? 어떻게 챗GPT를 교육training 시켰을까요? ChatGPT에 대한 교육 과정을 이해하는 것은 인공 지능과 자연어 처리의 잠재력을 보여주기 때문에 중요합니다. 이러한 기술이 개발되고 훈련되는 방식을 이해하면 기술의 기능과 잠재적 응용 분야를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 교육 과정을 이해하면 AI 기술의 개발 및 배포에서 윤리적 고려 사항과 지식 공유의 중요성이 강조됩니다. ChatGPT 학습(교육) 프로세스는 어떻게 될까? 챗GPT의 교육 과정에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 데이터 수집: ChatGPT는 책, 기사, 웹사이트와 같은 대규모 텍스트 데이터 세트에 대해 학습됩니다. 데이터 세트는 일반적으로 관련 없는 콘텐츠를 제거하고 텍스트를 표준화하.. 2023. 3. 2. ChatGPT의 장점과 한계는 무엇일까? ChatGPT는 인공지능 기술의 발전으로 더욱 정교해진 챗봇 서비스로, 자연스러운 대화와 다양한 기능을 제공하고 있습니다. ChatGPT의 놀라운 실력을 보며 기본적으로 궁금한 사항들부터 알아보았습니다. ChatGPT 소개 ChatGPT 학습 및 작동 방식 ChatGPT의 장점 ChatGPT의 잠재적인 응용 프로그램 ChatGPT의 한계 결론 1. ChatGPT 소개 ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 최첨단 언어 모델입니다. Transformer 아키텍처를 기반으로 하며 방대한 양의 텍스트 데이터를 사용하여 학습되었습니다. ChatGPT는 자연어 입력에 대해 사람과 같은 응답을 생성할 수 있는 기능이 있기 때문에 자연어 처리(NLP) 기술의 중요한 발전입니다. 따라서 고객 서비스에서 언어 번역, 콘.. 2023. 3. 2. 알파고 제로(AlphaGo Zero)는 어떻게 학습하는가? 알파고 리(AlphaGo Lee)와 학습방식 비교 알파고 제로(AlphaGo Zero)는 2017년 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능 프로그램입니다. 알파고 제로는 바둑을 두고 스스로 학습하여 인간 수준 이상의 수준을 보여주었습니다. 기존의 알파고(AlphaGo Lee)는 인간 전문가들이 바둑의 기존 전략을 학습한 데이터를 이용하여 학습하였지만, 알파고 제로는 아무런 인간 지식 없이 스스로 게임을 하며 스스로 학습합니다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 신경망을 사용하였으며, 이를 통해 바둑 게임에서 이기는 방법을 스스로 학습하였습니다. 알파고 제로의 기술은 바둑 뿐 아니라 다른 게임에서도 활용될 수 있으며, 이를 통해 인공지능의 발전에 큰 기여를 하였습니다. 알파고 제로의 학습원리와 응용 사례를 알아보겠습니다. 알파고 제로의 학습원리는 무.. 2023. 3. 1. 이전 1 다음 반응형
