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Ai에 대한 331개의 태그 검색결과가 있습니다.
- 블로그 인공지능 구현의 한계와 극복 방법은 무엇일까? 딥러닝으로 인해 인공지능 분야가 빠르게 혁신되고 있지만, 딥러닝은 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 파워를 요구한다는 점에서 큰 한계를 갖습니다. 2012년 구글이 구현한 인공지능은 유튜브 영상 속 고양이를 스스로 구분해 내며 시작하였으나 이것은 약 1,000만 개의 동영상을 학습한 결과였습니다. 2016년 이세돌 9단과 대결에서 승리한 알파고는 약 3,000만 개의 착점 정보와 16만 개의 프로 바둑 기사의 기보가 필요했는데요. 동시에 이러한 데이터 학습 과정과 실제 바둑 대결에는 클라우드 기반으로 연결된 약 1,202개의 CPU와 176개의...
- 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 MWC 2018, 인공지능은 얼마나 그리고 어떻게 변할까? MWC 측은 이번 전시회의 5가지 키워드로 5G, 인공지능, 사물인터넷, 기기, 콘텐츠를 들었습니다. 특히, 인공지능 측면에서는 이동통신 네트워크 기술로 수많은 데이터가 실시간으로 얻어지면서, 인공지능을 통한 데이터 분석과 활용이 커질 것으로 전망했는데요. 실제 전시에서도 적용 영역이 크게 확장되고 있는 인공지능의 현재를 살펴볼 수 있었습니다. MWC 2018 전시와 발표에서, 인공지능 관련 주요 키워드로는 인공지능 음성인식 기술, 인공지능 비전 기술, 인공지능 하드웨어, 다양한 응용, 인공지능 윤리에 대한 논의 등을 들 수 있었는데요. MWC 2018 인공지능...
- 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 왜 지능형 챗봇인가? 왜 지금인가? 가트너(Gartner)의 하이프 사이클(Hype Cycle)은 ICT 신기술의 성숙도를 판단하고 기업이 해당 신기술을 도입 여부를 판단하는 좋은 잣대로 사용됩니다. 가상 개인 비서(Virtual Personal Assistants), 자연어 질의응답(Natural-Language Question Answering), 대화형 UI(Conversational User Interface)로 대표되는 지능형 챗봇 기술은 하이프 사이클의 어떤 위치에 놓여 있을까요? 가상 개인 비서 기술과 대화형 UI 기술은 기술이 관심을 받기 시작하는 초기 단계인 혁신의 촉발 단계(Innovation Trigger)와 일부 기업이 실제 사업에 착수를 시작하는 부풀려진 기대의 정점 단계(Peak of Inflated Expectations)...
- 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 2018을 통해 만나본 4차 산업혁명 시대 미래 모습 1편부터 시작한 연재가 어느덧 마무리를 앞두고 있습니다. 연재 주제들을 논의하고 기고를 시작한 2017년 여름과 초가을은 4차 산업혁명이라는 단어가 자고 일어나면 지속해서 확장되고 관심을 보일 때였습니다. 반년이 지난 현재 시점에서 봐도, 이제는 4차 산업혁명의 방향과 사례, 그리고 ‘어떻게 적용하면 좋을까?’의 단계를 넘어 다양한 디지털 기술 기반으로 현실화해 나가는 얘기들이 많이 회자되고 있습니다. 특히나 최근에는 블록체인, 가상화폐 등에서 엄청난 관심과 시도 및 견제까지 진행되고 있습니다. Entrue컨설팅 컨버전스전략그룹은 올해 초 미국 라스베이거스에서 개최된 CES...