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머신러닝에 대한 86개의 태그 검색결과가 있습니다.
- 블로그 반복 업무를 자동으로 수행하는 소프트웨어, RPA 2편 지난 시간에는 단순 반복 업무를 자동으로 처리해주는 소프트웨어 RPA에 대한 개념과 사례, RPA 시장은 어떻게 나뉘는지에 대해 알아봤습니다. 그렇다면 이번 시간에는 RPA를 더욱 자세히 알아볼 수 있는 국내외 업체에는 무엇이 있는지 그 동향에 대한 부분과 LG CNS에서 진행하는 RPA 관련 솔루션에 대해 알아보겠습니다. ● 반복 업무를 자동으로 수행하는 소프트웨어, RPA 1편: http://blog.lgcns.com/1737 국내외 업체 동향 ① 국내 RPA 서비스 업체 국내 RPA 서비스 시장은 컨설팅 펌(PwC, EY, IBM) 주도의 사업 발굴...
- 블로그 보상을 통해 학습하는 머신러닝 기술 1편 2016년 3월, 전 세계가 주목한 세기의 대결이 펼쳐졌습니다. 구글의 딥마인드(DeepMind)에서 만든 인공지능 바둑 프로그램 알파고(AlphaGo)가 바둑 세계 챔피언 이세돌에게 도전장을 내민 것인데요. 바둑은 경우의 수가 약 2×10,170으로 우주 전체 원자 수보다 많은 보드게임입니다. 따라서 당연히 사람들은 이세돌이 승리할 것으로 생각했지만 결과는 놀라웠습니다. 알파고가 이세돌을 4:1로 제압한 것인데요. 컴퓨터가 인간을 이길 수 없는 마지막 보류라고 여겨졌던 바둑마저 컴퓨터에 챔피언의 자리를 내어준 것입니다. 그리고 1년 후 알파고 마스터라는 이름으로 커제와 대결했고 커제는...
- 블로그 온라인 광고에 인공지능 기술이 깃들다! 광고가 인공지능을 통해 자동화된다면 무엇이 달라질까요? 구글이 지난 2월 21일 선보인 애드센스 자동 광고(AdSense Auto ads)를 통해 미래의 자동화된 광고의 모습이 그려집니다. 구글 자동 광고의 핵심은 광고가 가장 최적화된 공간을 스스로 찾아가 광고되는 서비스를 제공하겠다는 것인데요. 다시 말해 웹과 모바일의 미디어렙(Media Rep)에서 하던 역할 중에 효과적인 광고 위치를 분석하고 선점하는 업무 일부를 인공지능(AI)이 하도록 시스템을 구축하겠다는 겁니다. 물론 가장 최적화된 광고 공간을 광고 스스로 찾아가려면 광고가 위치할 웹과 모바일 사이트의...
- 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 2018년, 인공지능 퍼스트를 외친 피자 회사가 있다? ‘2017년이 모바일 퍼스트였다면, 2018년은 인공지능(AI) 퍼스트이다.’ 아마존, 구글, 애플과 같은 세계적인 기술 기업이 한 말이 아닙니다. 바로 글로벌 피자 체인 ‘도미노 피자’가 내세운 올해 핵심 전략입니다. 지난 7년 동안, 뉴욕 증시를 이끄는 선도적인 기술 기업을 뜻하는 FANG 기업 중 놀랍게도 넷플릭스를 제외한 페이스북, 아마존, 구글보다 도미노 피자의 주가가 많이 성장했습니다. 7년 동안 아마존의 주가가 860% 증가할 때 도미노 피자의 주가는 1,300% 증가했죠. 구글보다는 4배나 빠른 성장 속도를 보였습니다. 도미노 피자가...
- 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 ‘메이커’ 디자이너가 IT를 만나다 만들기는 참 재미있는 일입니다. 직업이 디자이너이다 보니, 많은 것들을 만들고 고치기를 반복하게 됩니다. 그러나, 여전히 무엇을 만드는 과정은 어렵습니다. 만들기를 하다 보면 쉽게 만들어지는 경우도 가끔 있지만, 다양한 기술을 복합적으로 사용하는 것을 만들다 보면 이런 걸 왜 만들고 싶어 하는지 이해가 되지 않을 때도 생깁니다. 재미 삼아 이것 저것 만들다 보면, 만들기 자체가 취미이자 선행연구의 역할도 하게 됩니다. 최근에는 지금까지 만들었던 많은 것들과 인공지능이 접목되면서 음성인식 UI와 로봇과 같이 더...
- 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 부족한 데이터로 하는 머신러닝! ‘전이 학습’ 인공지능(AI)에 많은 관심을 두지 않는 사람이라도, ‘알파고 제로(AlphaGo Zero)’ 대한 소식은 접하지 않았을까 생각합니다. 알파고는 미지의 영역이라고 여겨진 AI 기술을 본격화하는 계기가 되었기에, 기존 알파고의 강화 버전인 알파고 제로는 대단한 관심사가 될 수밖에 없겠죠. 본래 알파고는 수많은 바둑 기보를 토대로 기본적인 실력을 갖춘 정책망을 서로 대국하게 하는 방식으로 바둑을 익힌 AI입니다. 하지만, 알파고 제로는 기보 데이터를 익히지 않은 상태에서 바둑을 습득했습니다. 인간의 지식을 포함하지 않고도 AI가 발전할 수 있다는 걸...
- 블로그 인공지능, 시각 지능의 발전: 인간처럼 ‘보는’ 기계의 등장 딥러닝으로 인한 인공지능의 발전은 인지, 학습, 추론, 행동과 같은 인간 지능 영역의 전 과정에 걸쳐 혁신적인 진화를 만들어 내고 있습니다. 특히 시각, 청각과 같은 감각기관에 해당하는 인지 지능은 2012년을 기점으로 본격적으로 발전하였으며, 시각 인지 분야의 지능은 인간 수준을 초월하는 수준으로 구현되고 있습니다. 이미지•영상의 인식과 이해 앞서 언급했듯이 인간의 시각 지능에 해당하는 이미지 인식 분야에는 이미 인간 수준을 초월하는 인공지능이 구현되고 있습니다. 2012년 유튜브 영상 속의 고양이를 스스로 구분해 낸 구글의...