AI 도입 썸네일형 리스트형 챗봇부터 음성봇까지! ‘언어 AI’가 나타났다 대부분의 비즈니스에서 AI 도입을 고려하는 목적은 사람을 대신해서 인식하고 분류한 다양한 정보를 기반으로 신속하게 추론하고 예측해 새로운 비즈니스에 접목하거나 기존의 업무에 활용하는 것입니다. 대표적인 적용 형태는 다음과 같습니다.1) 음성과 언어 정보를 추론하는 언어 AI2) 영상과 이미지 정보를 토대로 추론하는 시각 AI3) 이미 확보된 정보를 분석하고 예측하는 데이터 AI4) 위 형태를 복합적으로 적용한 복합 AI 언어 AI는 학습을 통해서 문서나 텍스트, 그리고 음성 신호에 담긴 의도와 문맥을 추론하고 이해하는 것을 의미하며 이를 구성하는 요소기술로는 NLU, NLP, STT, Text Analytics 등이 있습니다. 주변에서 챗봇이나 음성봇 형태로 구현된 것을 주로 볼 수 있으며, 그 외에도 .. 더보기 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 보여준 겁니다. 이런 알파고의 훈련 방식을 '강화 학습(Reinforcement Learning)'이라고 합니다. l 강화 학습으로 학습한 알파고 제로(출처: .. 더보기 이전 1 다음
