Information Technology53 구글, AI 원칙 발표 "인명 피해 AI 무기 포기" 구글, AI 원칙 발표 "인명 피해 AI 무기 포기" 구글이 불법 감시 및 인간에 해를 끼치는 분야에 인공지능(AI) 기술을 사용하지 않겠다는 입장을 밝혔다. 그러나 클라우드 등 정부와의 협력분야는 유지하겠다는 입장을 고수했다. 순다 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 7일(현지시간) 구글 블로그에 올린 'Google의 AI : 우리의 원칙'이라는 입장문을 통해 "AI가 어떻게 개발되고 사용되는가는 향후 우리 사회에 중대한 영향을 미칠 것"이라며 "구글은 AI 분야의 리더로서, 이것을 바로 잡을 특별한 책임을 느낀다"고 말했다. 피차이 CEO는 그러면서 사회적으로 유익하며 불공정한 편견을 만들거나 강화하지 않으며 안전하게 제작되고 테스트하며 사람에게 책임을 두며 개인정보보호 설계 원칙을 포함하며 고도의 과.. 2018. 6. 12. 구글, 인공지능 한국 산학연 구축하는 ‘구글 AI위크 2018’ 개최 (철도신문)=구글코리아(사장 존 리)는 25일부터 29일까지 나흘동안 ‘모두를 위한 AI’라는 주제로 국내 산학연 기관과 협력해 인공지능기술의 방향성과 과제를 논의하는 ‘구글 AI위크 2018′(AI week with Google 2018)을 개최한다고 밝혔다. 이번 행사에서는 4차산업혁명의 주요 키워드인 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 및 머신러닝(Machine Learning: ML)의 혁신 방향 및 과제에 대해 토론하는 장소로, 다양한 프로그램이 진행된다. 25일에는 지난 5월 구글 마운틴뷰 본사에서 진행됐던 구글 개발자 컨퍼런스 ‘Google I/O 2018’를 국내에서 한국어로 설명받을 수 있는 ‘구글 포 모바일 I/O 리캡 2018’이 서울 봉은사역 코엑스컨벤션센터.. 2018. 6. 12. 머신러닝과 데이터 마이닝의 차이 머신러닝과 데이터 마이닝의 차이 머신러닝은 종종 데이터 마이닝과 혼용되기도 하는데, 그 이유는 아마도 머신러닝에서 사용하는 분류나 군집 같은 방법을 데이터 마이닝에서도 똑같이 사용하기 때문일 것이다. 즉, 분류나 예측, 군집과 같은 기술, 모델, 알고리즘을 이용해 문제를 해결하는 것을 컴퓨터과학 관점에서는 머신러닝이라고 하고, 통계학 관점에서는 데이터 마이닝이라고 한다. 이러한 현상이 발생한 계기는 1990년대에 들어서면서 실용적인 머신러닝 연구를 위해 통계학에서 다루고 있는 사례들을 컴퓨터 과학자들이 컴퓨터를 이용해 좀 더 효율적인 해결 방안을 찾아내는 과정에서 비롯됐다고 할 수 있다. 머신러닝과 데이터 마이닝의 차이점을 굳이 설명하자면 데이터 마이닝은 가지고 있는 데이터에서 현상 및 특성을 발견하는 .. 2018. 2. 5. 퍼센트론 알고리즘 퍼센트론 알고리즘 개요 퍼센트론은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 고안한 알고리즘입니다. 고대 화석 같은 이 알고리즘을 지금 시점에 왜 배우는가 하면, 퍼센트론이 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘이기 때문입니다. 그래서 퍼센트론의 구조를 배우는 것은 신경망과 딥러닝으로 나아가는 데 중요한 아이디어를 배우는 일도 됩니다. 퍼센트론(본 장에서 기술하는 퍼센트론은 정확하기 ‘인공 뉴런’ 혹은 ‘단순 퍼셉트론’으로 불립니다. 단, 기본적인 처리는 비슷하니 단순 ‘퍼셉트론’이라 하겠습니다.) 은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다. 여기서 말하는 신호란 전류나 강물처럼 흐름이 있는 것을 상상하면 됩니다. 전류가 전선을 타고 흐르는 전자를 내보내듯, 퍼셉트론 .. 2018. 1. 30. K-평균 알고리즘 K-평균 알고리즘 K-평균(K-means algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방법으로 동작한다. 이 알고리즘은 자율 학습의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다. 이 알고리즘은 EM 알고리즘을 이용한 클러스터링과 비슷한 구조를 가지고 있다. 개요 K-평균 클러스터링 알고리즘은 클러스터링 방법 중 분할법에 속한다. 분할법은 주어진 데이터를 여러 파티션(그룹) 예를 들어 n개의 데이터 오브젝트를 입력 받았다고 가정하자. 이 때 분할 방법은 입력 데이터로 구성된 k개의 그룹으로 나누는 것이다. 이 때 그룹을 나누는 과정은 거리 기반의 그룹간 비유사도(dissimilarity)와 같.. 2018. 1. 30. 금융속 4차산업혁명 신용카드 빅데이터 활용서 두각 금융속 4차산업혁명-신용카드 빅데이터(Bigdata) 활용서 두각 국내 각 산업분야에서 4차 산업혁명은 화두가 된지 오래다. 인공지능(AI), 빅데이터 등으로 대표되는 4차 산업혁명에 대응하기위해 산업 각 분야가 발빠르게 움직이고 있다. 다른 분야보다 한발 앞서 4차 산업혁명을 준비해 온 곳이 있다. 바로 카드업계다. 카드사들은 4차 산업혁명이라는 용어가 대중화되기 이전부터 빅데이터, AI 기술 등을 적극적으로 도입, 최근에는 상용화 단계에 이르렀다. 특히 장기간의 고객 결제정보를 바탕으로 한 빅데이터는 카드사들이 갖고 있는 강점으로 꼽힌다. 고객 취향과 동선을 파악할 수 있는데다, 소비 분석을 통해 최신 유행 등을 파악할 수 있기 때문이다. 카드사들은 이미 빅데이터를 활용해 고객 맞춤형 서비스를 제공하.. 2017. 12. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음
