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

🧑‍💻 요약 규칙 기반 AI가 한계를 드러낸 뒤, AI 연구가 ‘데이터 중심 학습’으로 전환된 1990~2010년의 흐름을 설명합니다. 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 ..

<지식 사전> Federated Learning이란? 데이터 프라이버시를 지키며 AI를 학습시키는 기술

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)이 우리 삶의 다양한 영역에 깊이 파고들면서, 데이터의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 그러나 동시에 데이터 프라이버시에 대한 우려도 높아지고 있죠. 이러한 상황에서 'Federated Learning'은 데이터 프라이버시를 보호하면서도 AI 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있습니다. 1. Federated Learning의 기본 개념Federated Learning의 핵심 아이디어는 데이터를 중앙 서버로 모으지 않고, 각 디바이스나 로컬 서버에서 AI 모델을 학습시키는 것입니다. 이는 마치 여러 학생들이 각자의 집에서 공부한 후, 학교에서 지식을 공유하는 것과 유사합니다. 개별 디바이스에서 학습된 모델의 가중치(weights)만..

<지식 사전> 트랜스퍼 러닝이란? AI의 효율적 지식 확장 전략

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서, 우리는 점점 더 똑똑해지는 AI 시스템을 목격하고 있습니다. 이러한 발전의 핵심 기술 중 하나가 바로 '트랜스퍼 러닝(Transfer Learning)'입니다. 트랜스퍼 러닝은 말 그대로 '학습의 전이'를 의미하는데, 인간이 이전에 배운 지식을 새로운 상황에 적용하는 것처럼 AI도 한 분야에서 학습한 지식을 다른 분야에 적용할 수 있게 하는 기술입니다. 1. 트랜스퍼 러닝의 기본 개념트랜스퍼 러닝의 핵심 아이디어는 간단합니다. 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 활용하는 것입니다. 쉽게 예를 들어 고양이 사진을 인식하도록 훈련된 AI 모델이 있다고 가정해봅시다. 트랜스퍼 러닝을 사용하면 이 모델의 지식을 활용해 강아지 사..