기계 학습 썸네일형 리스트형 스포티파이는 내 음악 취향을 어떻게 알까? 급변하는 글로벌 경제 현황에 대응하기 위한 기업의 업무 환경은 더욱 복잡해졌고, 방대한 데이터 처리나 인공지능(AI)과 로봇을 활용한 생산성 향상, 그리고 디지털 기업으로의 변신을 도모하는 Digital Transformation 등 오늘날 기업들은 생존을 위한 혁신에 더욱 매진하고 있습니다. 특히, 융복합 산업이 등장하고 그에 따른 기업 가치 사슬(Value Chain)이 재조합되면서 업무 프로세스 전반에서 발생하는 다양한 경험(Experience)을 어떻게 대처할 것인가도 관건입니다. 최근 코로나 팬데믹(Pandemic)으로 인해 비대면•비접촉(Untact) 환경은 우리 경영 환경의 모습을 많이 변화시킬 것으로 예상합니다. LG CNS Entrue 컨설팅에서는 포스트 코로나 시대에 고객 경험을 활용해.. 더보기 코지와 알아보는 AI 2019년 10월 28일 코엑스에서 개최된 ‘데뷰 2019’ 행사에서, 문재인 대통령이 “IT 강국을 넘어서 AI 강국이 되겠다.”라는 기조 연설을 통해 정부의 AI에 대한 기본구상과 추진 전략을 밝혔는데요. l 출처: 과학기술정보통신부 대통령이 개발자 콘퍼런스에 참석한 것은 취임 후 처음인데다가, “AI 정부가 되겠다.” 등 여러 가지 AI 관련 계획을 발표해, 정부의 AI 산업 육성에 대한 강한 의지를 엿볼 수 있었습니다. 또한 서울시 교육청도 2020년을 인공지능(AI)의 원년으로 삼고, 교사 육성, AI 맞춤형 교육, AI 전문 고교 전환 등 AI 인재 육성을 위한 다양한 정책을 추진하겠다고 밝혔는데요. 당연히 AI가 우리나라만의 화두는 아니겠지요. 트럼프 미 대통령은 2019년 2월, AI In.. 더보기 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 GPU가 동시에 활용되며 약 3억 4천 번의 반복 학습을 통해 구현된 결과물이었습니다. 따라서 현재까지의 인공지능을 구현해 혁신을 이루어 내는 기업들은 엄청난 데이터와.. 더보기 [4차 산업혁명 쇼크] 언어장벽의 붕괴! ‘스마트폰 통역사’가 온다 지난 2월 인간과 인공지능이 번역 실력을 놓고 겨뤘습니다. 결과는 인간의 완승으로 끝났는데요. 같은 문제를 놓고 인간에게는 50분, 인공지능에는 10분의 시간이 주어졌습니다. 인간 번역가는 여러 번 글을 고칠 수도, 인터넷 검색도 할 수 있었습니다. 그러나 인공지능 기계는 클릭 한 번으로 번역 결과를 즉시 알려줬는데요. 속도 면에서는 인공지능이 인간을 압도했습니다. 다만, 인공지능은 아직 단어의 성격과 맥락을 정확하게 파악하는 데 아직 한계를 보였는데요. 하지만 인공지능 번역은 4차 산업혁명이 가져다줄 기계 학습(Machine Learning)과 딥 러닝(Deep Learning)의 도움으로 인간처럼 스스로 학습해 더욱 발전할 것이라는 전망입니다. 다음에서는 기계 학습으로 더욱 발전하며 우리에게 다가온 .. 더보기 이전 1 다음
