2020년도 이제 마무리하는 시간이 다가오고 있습니다. 올해 LG CNS 블로그에서는 어떤 IT 키워드가 많은 관심을 받았을까요? 2020년을 돌아보며, 한 해 동안 LG CNS에서 가장 사랑받은 키워드를 소개 드리도록 하겠습니다. RPA 사무실에서 일을 하다 보면 하루 종일 영수증 처리, 서류 입력 등 단순하고 반복적인 업무를 수행해야 하는 날이 있습니다. 쌓아 둔 서류를 처리하다 보면 정작 중요한 업무에 집중하지 못하는 경우도 종종 발생하는데요. 이러한 문제를 해결하고자 반복적이고 지루한 업무를 대신 처리해 주는 RPA 로봇 사원이 등장했습니다. RPA(Robotic Process Automation)는 이름 그대로 ‘로봇이 프로세스를 자동화해준다.’는 뜻입니다. 정형화되고 반복적인 업무를 대신해 주..

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 ..

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: ..