<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> 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..