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머신러닝98

[NIA] 머신러닝 알고리즘 개발시 발생가능한 문제점과 공공부문의 역할 - 백인수 수석 *** 출처: [NIA] 머신러닝 알고리즘 개발시 발생가능한 문제점과 공공부문의 역할 - 백인수 수석 *** 문서: I. 머신러닝: 데이터로 배우는 시스템 ■ 머신러닝은 컴퓨터가 예시와 경험 즉 데이터로부터 직접 배울 수 있는 기술 ○ 머신러닝의 방법은 크게 3가지 - 지도학습(Supervised): 색인이 있는 데이터를 통해 훈련되는 방식으로 트레이닝 데이터를 통해 훈련 - 비지도학습(Unsupervised): 색인이 없는 데이터를 통해 비슷한 데이터를 찾아내는 방식으로 분류에 활용 - 강화학습(Reinforced): 경험 중심의 학습으로 지도학습과 비지도학습의 중간형태 ○ 머신러닝 개발 파이프라인 - 머신러닝 개발은 머신러닝을 위한 데이터 수집 및 전처리, 알고리즘 학습 및 개발, 개발 결과에 대한 .. 2017. 11. 30.
[NIA] 머신러닝 전문가가 예측하는 인공지능의 미래와 공공서비스 방향 - 백인수 수석, 황현주 연구원 *** 출처: [NIA] 머신러닝 전문가가 예측하는 인공지능의 미래와 공공서비스 방향 - 백인수 수석, 황현주 연구원 *** 문서: II. 인공지능 기술은 언제 인간을 뛰어넘을 것인가? ■ 2017년 5월 발표된 논문, “언제 AI가 인간의 능력을 넘어설까? AI전문가들의 증거(When will AI exceed human performance? Evidence from AI experts)” - 연구팀은 인공지능 기술의 발전이 교통, 건강, 과학, 금융, 국방 등 국가사회 전영역에 영향을 미치고 더 나아가 기존 사회 체계를 재구성하여 현대인의 생활을 바꾸어 놓을 정도로 많은 영향을 미칠 것이라 판단했다. - 특히 공공분야의 정책을 수립하고 올바르게 조정하기 위해서는 인공지능 기술의 발전을 더욱 정확히 .. 2017. 11. 28.
[kotra] 미 실리콘밸리, 감성컴퓨팅과 인공지능 융합기술 두각 - 백세은 ***출처: [kotra] 미 실리콘밸리, 감성컴퓨팅과 인공지능 융합기술 두각 - 백세은 ■ 감성컴퓨팅(Affective computing) - 인간의 감성을 연구, 분석, 해석할 수 있는 인공지능 기반 시스템을 뜻함. 물리적 또는 감각적 자극으로부터 사람들이 보이는 심리적인 반응을 인지해 인간과 컴퓨터간 상호작용에 활용 ■ 감성컴퓨팅 시장 규모 예측 및 동향 - 2017년 69억 달러에서 연평균 성장률(CAGR) 42.63%를 기록해 2022년에는 425억 달러 규모의 시장에 도달할 전망 ■ 감성컴퓨팅의 응용분야 ① 학습(Learning) ② 로보틱스(Robotics) ③ 고객중심경영(Customer Centric Management) ④ 이미지 인식(Image Recognition) ⑤ 언어 인식(S.. 2017. 10. 30.
[주택금융연구원] 알파고의 학습방법과 공사 활용 방안 ■ 알파고는 정책망(Policy network)과 가치망(Value network)이라는 2개의 심층신경망(Deep Neural Network)을 활용한 딥러닝 기법 사용 ■ 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) - 두뇌의 구조를 모방한 최적화 방법론 - 단순한 구조의 인공뉴런들을 연결하여 복잡한 문제를 해결 - 인공신경망에 관한 이해는 향후 인공지능 이해를 위한 초석 ■ 인공신경망 연구의 강점 및 활용 방안 - 수많은 데이터를 분석하여 일정한 규칙을 발견하고, 이에 따라 분류·예측하는데 강점 - 공사 업무 가운데 관련된 자료의 크기가 방대하고, 독립변수와 설명변수간의 관계가 이론적으로 명확하지 않은 경우 기계학습 적용을 통해 예측 정확도 향상을 기대해 볼 수 있음 ① 주택.. 2017. 9. 7.

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