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딥러닝에 대한 88개의 태그 검색결과가 있습니다.
- 블로그 인간의 언어를 이해하는 기계, NLU에는 어떤 것이 있을까? 지난 시간에는 사람이 평소에 사용하는 자연스러운 표현 그대로 제공해도 기계가 알아들 수 있도록 하는 자연어 이해 즉, ‘NLU(Natural Language Understanding)’ 정의와 사용하는 기술에 대해 알아봤습니다. ● 인간의 언어를 이해하는 기계 – NLU: http://blog.lgcns.com/1672 이번 시간에는 NLU를 적용한 사례에 대해 알아보겠습니다. NLU를 적용한 사례는? ① 문장 분류 사례Sentence Classification은 주로 마케팅 및 제품 관리 분야에서 적용 사례가 등장하고 있으며, 소셜 미디어의 메시지나 온라인 고객 Q&A, 웹 사이트의 사용자 댓글 등에서 시장이나 제품에 대한 사용자의...
- 블로그 소량의 데이터로 학습하는 최신 딥러닝 기술, 준지도 학습! 인공지능(Artificial Intelligence)의 핵심 기술로 자리 잡고 있는 머신러닝(Machine Learning)•딥러닝(Deep Learning) 기술은 데이터를 이용하여 모델을 학습하는 기술입니다. 머신러닝•딥러닝 기술에서 ‘답의 추론’은 ‘입력된 데이터 값’과 ‘모델 파라미터 값’의 수치 연산을 통해서 이루어지는데, ‘Learning’은 입력된 데이터 값을 이용하여 모델 파라미터 값을 지속해서 업데이트하는 과정을 의미합니다. 즉, 머신러닝•딥러닝 기술은 수많은 데이터를 이용하여, 정확한 답을 추론할 수 있는 모델 파라미터 값을 찾는 기술입니다. 이때, 학습에 사용하는 데이터의 정답을 알고 있는지에 따라, 크게 2가지의 학습 기술로 구분합니다. 첫 번째는...
- 블로그 상상하고 행동하는 인공지능의 등장 행동(Action)과 관련된 분야의 인공지능 기술은 인간 수준으로 구현되기 매우 어려운 분야로 생각되어 왔습니다. 인간 수준의 행동이란 단순히 현재 만을 고려해 행동하는 것이 아니라 현재의 행동이 미래에 미치는 영향을 고려하고 동시에 최종적인 목적을 달성하기 위해 매 순간 계획(Planning)과 결정(Decision)이 동반되어야 하기 때문입니다. 그렇기 때문에 때로는 현재 시점에서 최선의 선택이 아니더라도 장기적 관점에서 목적 달성에 도움이 된다면 차선책을 선택해 행동하는 것도 필요합니다. 이러한 모든 과정이 고려되어야 하므로 인간처럼 행동하는 인공지능을 구현하기는 쉽지 않았는데요. 하지만 최근...
- 블로그 인간의 언어를 이해하는 기계, NLU 컴퓨터와 같은 기계에 우리가 원하고자 하는 바를 수행하도록 하려면, 우리는 기계가 알아들을 수 있는 표현으로 명령문을 내려야 합니다. 필요한 문장을 출력하게 할 때도 print 명령문을 이용하고, 덧셈과 같은 단순한 연산을 할 때도 방법을 작성해야 합니다. NLU(Natural Language Understanding)라는 기술이 등장한 취지는 기계에 기계어가 아닌, 사람이 평소 쓰는 자연스러운 표현 그대로 제공해도 기계가 알아들을 수 있도록 하자는 데 있습니다. 영화 ‘스타워즈’의 C-3PO나 R2D2, ‘아이언맨’의 자비스 같은 로봇 비서를 예로 들 수...
- 블로그 CES 2018, 인공지능 하드웨어가 중요해진다. 인공지능을 실제 제품에 적용하기 위해서는 네트워크를 통해서 클라우드에 접속하기도 하지만, 기기에서 직접 구현하는 것도 필요할 수 있습니다. 안전이 중요시되는 자동차에서는 기기 인공지능 이슈가 중요한 게 당연할지도 모르고요. 스마트폰이나 가전기기, 로봇에서도 기기에서 인공지능이 구현된다면, 훨씬 더 편리해질 수 있습니다. 실제로 CES 2018 전시장에서는 네트워크 문제로 인공지능 음성인식이 동작하지 않는 경우가 여러 차례 발생하기도 했습니다. 기기 AI, 즉 기기 인공지능을 구현하기 위해서는 GPU를 기반으로 임베디드 보드를 설계하거나, TPU(Tensor Processing Unit), NPU(Neural Processing...
- 블로그 인간처럼 추론하는 인공지능의 등장! 추론 영역은 오랫동안 인간의 고유 영역이라고 여겨지며 기계적으로는 구현하기에 매우 어려운 분야 중 하나였습니다. 수많은 정보를 단순히 조합해 검색, 추천 기능으로 구현하는 것은 가능했으나 주어진 정보로 새로운 명제를 도출하는 추론(Inference•Reasoning) 과정을 기계적으로 구현하는 것은 매우 어려웠습니다. 텍스트, 이미지 등으로 주어지는 정보를 인식해 정보의 문맥적 의미를 이해하는 것은 기본이고 같은 정보라도 상황별로 변화하는 문맥적 관계를 스스로 이해하는 과정이 요구되기 때문이죠. 하지만 최근 발전된 딥러닝, 그중 학습 알고리즘의 진화로 인해 추론 분야의...
- 블로그 CES 2018에서 만나본 인공지능(AI)의 모습은? 세계 가전 전시회 CES(Consumer Electronics Show)에서도 인공지능이 날로 중요해지고 있습니다. 지난 CES 2017에서는 기계가 파트너가 되는 인공지능의 비전이 제시되었는데요. 터치나 누르기 중심의 인터페이스에서 대화형 인터페이스로 바뀌면서, 단지 사용자가 사용하는 기계가 아니라 사용자의 파트너로 변할 수 있다는 것이었습니다. 그리고 1년이 지난 CES 2018에서 인공지능 관련 기술의 더욱 진화된 모습을 볼 수 있었습니다. 여러 제품으로 확대되고, 다양한 서비스가 등장하고, 인공지능 하드웨어가 발전되는 모습을 살펴볼 수 있었는데요. 이 글에서는 CES 2018에서 인공지능에 대한...
- 블로그 4차 산업혁명 시대에서의 새로운 비즈니스 전개 모델: Open Innovation 오픈이노베이션(Open Innovation)은 일상생활에서 흔히 쓰이는 용어는 아닙니다. 하지만, 우리는 뉴스를 포함한 온•오프라인의 많은 비즈니스 영역에서 기업의 인수합병, 합작법인의 설립, 투자 또는 펀드 조성 등 다양한 협력을 기반으로 한 사업 전개를 목격하게 됩니다. 이번 포스팅에서는 오픈 이노베이션으로 대변되는 비즈니스 환경에 대응하기 위한 기업들의 다양한 활동들이 어떠한 배경에서 발생하고 있는지 알아보고, 관련 사례 및 동향을 바탕으로 향후 모습들에 대해 이야기 해 보고자 합니다. 오픈이노베이션이란? 오픈이노베이션은 미국 버클리대학의 Henry Chesbrough 교수가 2003년 그의...
- 블로그 인공지능(AI)과 증강현실(AR)로 성큼 다가온 컴퓨터 비전 컴퓨터 비전은 인간의 시각을 컴퓨터가 가질 수 있도록 하는 컴퓨터 과학과 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 1960년대부터 오랜 시간 연구되어 온 긴 역사와 방대한 응용 분야를 고려하면 상용화에 가까워졌다고도 할 수 있습니다. 스마트폰의 카메라를 이용한 신용카드 스캔 등의 기술이 익숙한 예입니다. 컴퓨터 비전은 인공지능(AI)과 증강현실(AR) 등의 기술이 발전하면서, 응용 분야가 본격적으로 확장되고 있습니다. 지난 11월에 출시된 애플의 아이폰X가 좋은 사례입니다. 아이폰X에는 얼굴을 인식하는 기능인 ‘페이스 ID(Face ID)’가 탑재되었습니다. 아이폰X 전면의 트루뎁스(TrueDepth) 카메라가...
- 블로그 글로벌 기업이 오픈소스 인공지능을 출시하는 이유는? 요즘 IT 기업들이 가장 많이 투자하는 기술은 어떤 것일까요? 바로 인공지능입니다. 영화 속에서만 등장할 것 같았던 이 기술은 이제 많은 기업과 연구소에서 다뤄지고, 다양한 기술로 발전하는 중입니다. 특히 구글, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 IT 기업들은 각자 인공지능 기술을 개발하며, 이를 제품에 녹여내고 있습니다. 우리가 흔히 말하는 ‘인공지능’은 사실 굉장히 다양한 기술을 포함하고 있습니다. 딥러닝, 머신러닝, 자연어처리, 뉴럴 네트워크, 인공지능 비서, 로봇 등을 모두 인공지능이라고 표현하고 있죠. 그러다 보니 오픈소스 인공지능...
- 블로그 알파고(AlphaGo) 탄생의 비밀 ‘강화학습 기반 인공지능이란?’ 2012년을 시작으로 본격화된 딥러닝의 발전은, 2016년을 기점으로 전환점을 맞이했습니다. 딥러닝의 가장 큰 한계였던 깊이(Depth)1의 문제가 해결되며 시각•청각 지능에 대해서는 Human-level 혹은 그 이상의 인공지능이 구현되고 있는데요. 과거 인공 신경망 구현에 있어 알고리즘, 컴퓨팅, 데이터의 한계로 인해 얕은 신경망(Shallow Net)에 그쳤던 딥러닝이 이제는 깊이(Depth)의 한계를 극복했다고 말할 수 있습니다. 알파고의 출현을 시작으로, 2016년 초까지 진행되었던 딥러닝의 깊이(Deep) 경쟁은 이제 학습(Learning)의 경쟁으로 전환되고 있습니다. 강화학습 기반의 인공지능 학습 과정은 과거의 방식과 전혀...
- 블로그 LG CNS-KAIST와 손잡고 AI 빅데이터 분야 선도 국내 대표 IT 기업인 LG CNS와 인공지능 분야 국내 최고 연구중심대학 KAIST가 손잡고 인공지능(AI) 빅데이터 분야를 선도하기 위해 20일 오후 대전 KAIST 본원에서 업무협약을 체결했습니다. 이번 업무 협약은 통상 기업과 대학 간의 교육 프로그램 개발이나 산학 장학생 지원 등과는 달리, 실질적으로 비즈니스에 활용할 수 있는 AI 빅데이터 공동 연구와 프로젝트 추진 등 긴밀한 제휴를 맺었다는 점에서 의미가 큰데요. 이에 따라 LG CNS와 KAIST는 연구 및 산학, 비즈니스, 교육 분야 등...