딥러닝 모델 썸네일형 리스트형 족집게 데이터가 '전교 1등' AI 만든다! 딥러닝 기반 알고리즘들은 충분한 양의 데이터로 학습한다면 좋은 성능을 낸다고 알려져 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 이미지 분류, 객체 탐지, 영상 분할 등 여러 가지 분야에서 이미 사람보다 더욱 정확하고 빠르게 동작하고 있습니다. 이러한 딥러닝 알고리즘을 연구하고 개발하는 과정에서 딥러닝 알고리즘을 효과적으로 학습시키는 방법론에 관해서 연구가 많이 진행되었습니다. 더 많은 데이터로 학습한 딥러닝 모델에서 전달받은 정보를 활용해 학습하는 기법인 지식 증류(Knowledge Distillation). 다른 데이터들로 공부한 것을 토대로 효과적으로 학습하는 전이 학습(Transfer Learning). 이 외에도 여러 가지 방면의 연구가 많이 진행되었지만, 오늘 중점적으로 다룰 방법론은 능동 학습(Active .. 더보기 인공지능 시대, 개발자들의 위기 초래할까? SW 개발자들이 인공지능(AI) 시대를 대비하지 않으면 학습된 로봇 인공지능이 SW를 분석하고, 설계하며, 코딩까지 하면서 SW 개발자들의 작업을 빼앗을 것이라는 우려가 나오고 있습니다. 엔비디아의 DGX-1 슈퍼컴퓨터 담당 부사장 짐 맥휴는 아래와 같이 얘기하면서 인공지능 시대의 SW 개발자들의 위기에 대해 강조했습니다. ‘자가 학습을 통해 파이썬 스크립트를 작성하는 SW가 나올 것이다. 이렇게 되면 전통적인 코더는 설자리가 없어지게 될 것이다.’‘인공지능의 분석 능력으로 전 세계 수많은 개발자가 클라우드에 접속해 작성하는 막대한 양의 코드를 분석한다면 아마도 알파고처럼 짧은 시간에 급격한 코딩 능력을 보유하게 될 것이다.’‘인공지능과 딥러닝은 SW를 개발하는 방법을 근본적으로 바꿔놓을 것이고, 이런 .. 더보기 이전 1 다음
