<지식 사전> 인공지능(AI)의 발전 역사 ② - 기계학습의 시대 (1990~2010)

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. "규칙으로는 충분하지 않다." 1990년대 초반, AI 연구자들은 이런 결론에 도달했습니다. 인간의 지식을 일일이 규칙으로 표현하는 것은 너무나 비효율적이었고, 때로는 불가능했습니다. 그들은 인간이 학습하는 것처럼 컴퓨터도 스스로 배울 수 있게 만들어야 한다고 생각했습니다. 지난 편에서 규칙 기반 AI의 전성기와 한계를 살펴보았다면, 이번에는 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 학습하는 방법을 터득해 나간 1990년부터 2010년까지의 이야기를 들려드리겠습니다. 1. 패러다임의 전환: 규칙에서 데이터로전문가 시스템의 한계를 경험한 AI 연구자들은 완전히 다른 접근법을 모색하기 시작했습니다. 명시적 규칙을 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터로부터 패턴을 찾아내도록 하는 것입니다..

<지식 사전> MLOps란? AI의 성공을 좌우하는 머신러닝 운영 핵심 전략

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 비즈니스에서 점점 더 중요해지면서, 이러한 기술을 효과적으로 개발하고 운영하는 방법에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 이러한 맥락에서 MLOps(Machine Learning Operations)가 주목받고 있습니다. 오늘은 MLOps의 개념, 중요성, 그리고 주요 구성 요소에 대해 알아보겠습니다. 1. MLOps의 정의와 배경MLOps는 머신러닝 모델의 개발과 운영을 통합하는 방법론입니다. 이는 소프트웨어 개발 분야의 DevOps 원칙을 AI와 머신러닝 영역에 적용한 것입니다. MLOps의 등장 배경에는 AI/ML 프로젝트의 복잡성 증가가 있습니다. 데이터의 규모, 모델의 복잡도, 실시간 예측 요구 등이 증가하면서 전통적인 개발 방식..

<지식 사전> AutoML이란? 머신러닝의 문턱을 낮추는 혁신 기술

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 머신러닝(Machine Learning, ML)은 현대 기술 혁신의 핵심 동력이지만, 효과적인 ML 모델을 개발하는 것은 전문 지식과 많은 시간이 필요한 복잡한 과정입니다. 이러한 배경에서 AutoML(Automated Machine Learning)이 등장했습니다. AutoML은 ML 모델 개발 과정을 자동화하여 데이터 과학자의 작업을 효율화하고 비전문가도 ML을 활용할 수 있게 해주는 혁신적인 기술입니다. 1. AutoML의 기능AutoML은 다음과 같은 ML의 주요한 단계들을 자동화합니다. 1) 데이터 전처리- 결측치 처리: 빈 데이터를 채우거나 제거합니다.- 이상치 탐지: 비정상적인 데이터를 식별하고 처리합니다.- 데이터 정규화: 데이터의 스케일을 조정하여 모든 ..

<지식 사전> 클라우드 자동화(Cloud Service Automation)란? - 효율적인 클라우드 관리를 위한 필수 요소

안녕하세요. 오늘은 클라우드 자동화에 대해 이야기해볼까 합니다. 클라우드 자동화는 클라우드 서비스를 어떻게 효율적으로 사용할 수 있을지 고민하는 분들에게 꼭 필요한 정보입니다.1. 클라우드 자동화(Cloud Service Automation)란?클라우드 자동화는 이름에서 알 수 있듯이 클라우드 서비스의 설치, 구성, 관리, 모니터링 등을 자동으로 수행하는 기술입니다. 예를 들어 서버를 새로 구축할 때 필요한 운영 체제 설치, 네트워크 설정, 보안 업데이트 등을 매번 수동으로 하지 않아도 되며, 이 모든 과정이 자동화되어 한 번의 클릭이나 명령어 입력으로 실행됩니다.2. 클라우드 자동화의 장점은?새로운 프로젝트를 위해 서버, 스토리지, 네트워크 자원 등 인프라를 자동으로 배포할 수 있으며, 트래픽이 증가하..