후회가 없도록

AI(Artificial Intelligence). 인간의 지능으로 할 수 있는 모든 것을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법 및 기술. 현대에는 4차 산업혁명을 맞이하여 여러 분야에서 인공지능 요소를 도입하고, 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 대표적으로 머신러닝이 인공지능 기술 중 하나이다. 인공지능의 역사는 다음과 같다. 인공지능의 유형에는 약인공지능, 강인공지능, 슈퍼인공지능 등이 있고, 강인공지능과 슈퍼인공지능 사이에 특이점이 존재한다. 1. 약인공지능(ANI: Artificial Narrow Intelligence) - 많은 양의 데이터를 처리하여 특정 기능만 수행하는 인공지능 2. 강인공지능(AGI: Artificial General Intelligenc..

1. 내용 국내 농업 분야 빅데이터 인공지능(AI) 분석 전문기업인 '팜커넥트(대표 김무현)'가 최근 아제르바이잔 농림부 산하 과채재배과학연구소와 농업분석 시스템 지원에 대한 협약을 체결했다고 22일 밝혔습니다. 국내 농업 스타트업 중 빅데이터 분석 시스템을 해외로 수출하는 것은 팜커넥트가 처음입니다. 팜커넥트는 아제르바이잔 현지 파트너 트렌드테크와 분석 시스템 공급에 관한 계약을 체결했습니다. 이번 협약으로 팜커넥트는 올해 연말까지 아제르바이잔 농림부에서 요구한 농업시스템을 개발 및 공급하고 온실 내 데이터 수집 센서 및 수집 장치를 수출할 계획이라고 합니다. 이를 통해 트렌드테크는 아제르바이잔 주요 수출 농산품인 토마토 생산량을 30%가량 늘릴 것으로 기대했습니다. 아제르바이잔은 국내 영토의 85%,..

1. 내용 OpenAI의 GPT-3, 페이스북 AI의 블렌더봇 첫 번째 버전과 같이 지금까지 개발된 유명한 인공지능(AI) 언어 생성 모델은 적어도 진행 중인 대화의 맥락에서 명확하고 현실적으로 보이는 텍스트를 생성할 수 있었습니다. 하지만 해당 모델들은 매우 짧은 기억력을 갖고 있고, 개발 단계에서 학습된 데이터를 기반으로 말하기 때문에, 이후에 대화를 통해 얻은 지식은 학습되지 않습니다. 즉, AI 언어 모델과 대화하면서 오늘 일어난 일을 말해주고, 내일 다시 물어보면 오늘의 일을 기억하지 못한다는 뜻입니다. 또, 알고리즘의 결함으로 이전에 학습된 정보가 정확하거나 구체적인 정보가 아닐 수도 있습니다. 이에 페이스북 AI 연구소(Facebook AI Research)는 지속적으로 접근할 수 있는 장기..

1. 내용 페이스북 AI와 미시간주립대학교(Michigan State University, MSU)는 공동연구를 통해 딥 페이크(deep fake)를 탐지하는 플랫폼과 방법을 지난 6월 16일(현지시간)에 제시했습니다. 딥 페이크를 논하는 현재의 방법은 이미지의 딥 페이크 조작 여부, 학습 중에 본 모델에 의해 이미지가 생성되었는지 여부 등을 확인하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 클로즈셋(close-set) 분류를 통한 이미지 속성이라고도 하는데, 딥 페이크 확산 문제를 해결하기 위해선 한 단계 더 논의를 진행해야 하고, 학습 중에 존재하는 제한된 모델 세트를 넘어 이미지 속성을 확장하는 방법을 이해하기 위해 노력해야 합니다. 즉, 학습에서 볼 수 없는 생성 모델을 이용해 딥 페이크를 만들 수 있기..

1. 내용 GPT-3가 공개된 지 11개월이 지났습니다. 1,750억 개의 매개변수를 갖고 있던 GPT-3는 역사사 가장 뛰어난 언어 인공지능 모델로 평가받으며, 그만큼의 언어 생성 성능을 보여줬습니다. 그러나 대부분 영어에서 우수한 성능을 보인다는 점, 공학·자연과학 분야에서는 비교적 약한 모습을 보인다는 점 등에서 아직은 한계를 보여주기도 했습니다. 여기에서 지난 5월 26일, 중국 화웨이에서 GPT-3를 넘는 최대 2,000억 개의 매개변수를 포함하는 750GB로 대규모 자연어 처리(NLP) 모델인 '판구 알파(PanGu Alpha)'를 개발 및 공개했습니다. 화웨이 연구팀은 이 초거대 언어 모델 설계에서 트랜스포머 기반 자기 회귀 언어(Autoregressive Language) 모델을 기본 아키..

1. 내용 BMW코리아는 'DMS(Digital Mobility System) NEXT 프로젝트'라는 디지털 전환 프로젝트를 통해 국내 환경에 최적화된 디지털 경영체계를 마련하려 했고, 웅진이 이 프로젝트의 구축 사업자로 선정되어 구축 기간을 포함해 총 8년간 운영·유지보수 계약을 체결했습니다. DMS 넥스트는 BMW코리아 본사와 공식 딜러 업무 혁신을 위해 시작된 프로젝트로써, 그동안 글로벌 지사에서 동일한 외국계 소프트웨어를 도입, 이용했습니다. 웅진은 이 외국계 솔루션을 자체 개발한 국산 제품으로 대신하는 것입니다. '안정성, 편리성, 기능성, 빠른 속도'가 프로젝트의 주요 방향성이라 설명했고, 데이터 활용 기능을 강화시키며 PC에서 모바일로 UI, UX를 개선, '싱글-원뷰(Single-OneVi..

1. 내용(본문 일부) 현지시간으로 2021년 5월 18일부터 20일까지 가상으로 개최된 '구글 I/O 2021'에서 데이터 과학자, AI 개발자가 AI 기반 애플리케이션을 더 쉽게 통합하고, 모델의 배포, 유지 관리를 가속화할 수 있는 새로운 관리형 머신러닝(ML) 플랫폼 '버텍스 AI(Vertex AI)'를 발표했습니다. 버텍스 AI는 통합된 UI와 API를 통해 기존의 다양한 머신러닝 서비스를 포괄하는 플랫폼으로 AutoML과 AI 플랫폼을 통합, 버텍스 AI를 사용해 개발자는 다른 클라우드 제공 업체의 플랫폼보다 거의 80% 감소시킨 코드 라인을 사용합니다. 버텍스 AI는 필요한 모든 도구를 갖춘 단일 플랫폼으로, 특별히 머신러닝 교육을 필요로 하지 않으며, 데이터, 프로토타입, 실험, 모델 배치..

현재 공부를 시작한 단계에 불과하며, 차근차근 공부한 머신러닝 알고리즘의 방식과 특징 등을 정리해나가는 게시글이다. 기술하는 내용은 모두 Python 기반이다. - 지도 학습 알고리즘과 다르게 데이터 중에서 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘이다. 1. k-평균(k-Means) 1) 무작위로 k개의 클러스터(군집) 중심을 선택하고, 점차 가장 가까운 샘플의 중심으로 이동하는 비교적 간단한 알고리즘 2) 평균값이 클러스터의 중심에 위치하기 때문에 '클러스터 중심' 또는 '센트로이드'라고 부르기도 한다. 3) 군집된 결과는 KMeans 클래스의 labels_ 속성, 클러스터 중심은 cluster_centers_ 속성, 알고리즘이 반..

1. 내용 기업 입장에서 AI, 빅데이터, 클라우드, 블록체인 등의 4차 산업혁명 기술(이하 4차 기술)을 도입하고, 집중해야 할 시기에 대한 평균적인 판단 기준은 2가지가 있습니다. 우선 첫 번째 기준은 4차 기술들을 도구로써 인식하고, 자신의 상황에 적합한 도구를 가져다 쓰는 것입니다. 디지털 트랜스포메이션은 4차 기술과 매우 긴밀한 관계이지만, 그렇다고 동의어는 아닙니다. 디지털 트랜스포메이션은 물질적인 영역을 디지털 데이터로 변환하는 것이고, 4차 기술들이 이 과정을 더 수월하게 진행할 수 있도록 지원하는 것입니다. 그렇기 때문에 무작정 4차 기술을 도입하는 것은 좋지 못한 판단이고, 자신의 상황과 수준에 맞는 4차 기술을 고민하고 선택해서 도입하는 것이 중요합니다. 두 번째 기준은 선택한 도구를..

1. 내용 행사는 두 파트로 나뉘어서 진행되었으며, 각 파트별로 6개, 8개의 짤막한 세션 영상이 연속으로 재생되는 형태로 진행되었습니다. 모든 세션은 네이버가 선보일 Big AI의 시작, 'HyperCLOVA'를 기반으로 구성되었습니다. 첫 번째 파트는 'HyperCLOVA, 커다란 가능성을 열다'라는 주제로 HyperCLOVA에 대한 전반적인 설명, 의미 등을 담고 있었으며, 아래와 같은 세션으로 진행되었습니다. 두 번째 파트는 'HyperCLOVA 테크놀로지'라는 주제로 첫 번째 파트보다 더 자세하고 구체적인 기술적 관점에서 HyperCLOVA를 설명했습니다. 실제로 HyperCLOVA를 활용한 애플리케이션을 예시로 보여주고, NAVER가 이 HyperCLOVA를 구현하면서 부딪힌 문제, 해결방안,..