<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> MLOps란? AI의 성공을 좌우하는 머신러닝 운영 핵심 전략

🧑‍💻 요약 MLOps가 왜 필요한지, 그리고 데이터·모델·인프라 전 과정을 어떻게 운영 관점에서 통합 관리할 수 있는지를 설명합니다. ML 수명주기의 핵심 요소(버전 관리, CI/CD 등) 를 기업 관점에서 풀어내고, 카카오클라우드가 제공하는 MLOps 기반 인프라를 함께 소개합니다. 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..

<지식 사전> AutoML이란? 머신러닝의 문턱을 낮추는 혁신 기술

🧑‍💻 요약 AutoML이 데이터 전처리부터 모델 선택·하이퍼파라미터 최적화·모델 평가까지 머신러닝 전체 파이프라인을 어떻게 자동화하는지 설명하고, 최신 기술 동향과 윤리적 고려사항을 함께 소개합니다. 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 ..

<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..

<지식 사전> 쿠브플로우(Kubeflow) - 인공지능/머신러닝(AI/ML) 개발의 게임체인저

🧑‍💻 요약 AI/ML 프로젝트 운영을 위한 Kubeflow의 역할과 구조를 설명하고, 쿠버네티스 기반에서 AI 워크플로우를 어떻게 효율적으로 관리할 수 있는지 소개합니다. 또한 Kubeflow의 구성 요소와 비즈니스 관점의 장점을 제시하며, 카카오클라우드에서 제공하는 Kubeflow 서비스까지 함께 안내합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 비즈니스 혁신의 핵심 동력으로 자리잡으면서, 이를 효율적으로 개발하고 운영하는 것이 기업의 중요한 과제가 되었습니다. 하지만 AI/ML 프로젝트는 복잡하고 리소스 집약적이며, 여러 단계와 도구를 필요로 합니다. 이런 상황에서 등장한 '쿠브플로우(Kubeflow)'는 AI/ML 워크플로우를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. ..