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인공지능, 머신러닝, 딥러닝 ... 그것이 알고 싶다 AI vs Machine Learning vs Deep Learning AI의 탄생1956년 다트머스 컨퍼런스에서 소수의 과학자들이 모여서 인간의 두뇌를 흉내낼 수 없을까를 주제로 토론합니다. 이들은 수학, 심리학, 공학, 경제학, 정치학 등 다양한 학문적 배경을 갖고 있었습니다. 그리고는 이 모임에서 이제까지 없던 전문용어 "인공지능 Artificial Intelligence"가 처음으로 등장합니다. 인공지능을 구현하기 위해서는 알고리즘을 개발하고, 데이터를 분석하고, 인간처럼 반응하도록 하는 것을 수반합니다. 인간처럼 자연어를 이해하고, 이미지를 인지하고, 이미지 안의 사물들을 인식하는 것을 인공지능의 예로 들 수 있습니다. Machine Learning머신러닝 이라는 용어는 1959년에 인공지능 분야의 개척자인 아서 사뮤엘 Arthur Samuel 에 의해 유행하기 시.. 2024. 3. 26.
AI 전문인력 확보의 새로운 대안 "블루컬러 Blue Collar AI" 지난 5년간 지속적으로 부상하고 있는 상위 15개 유망직업중 AI전문가가 연평균 74퍼센트 증가로 1위를 차지한 것으로 링크드인 조사보고서에서 밝혀졌습니다. 3위는 데이터 사이언티스트, 8위는 데이터 엔지니어로 각각 연평균 37퍼센트와 33퍼센트 성장을 기록했습니다. 문제는 AI 관련 숙련된 전문가가 턱없이 부족하다는 것입니다. 포브스 Forbes 2021년4월1일자)는 AI가 더이상 석,박사 학위를 가진 인력의 전유물이라는 생각을 탈피해서, "생산직 (블루컬러) AI 전문인력"을 적극 육성해야 한다고 주장하고 있습니다. 그 이유를 살펴 볼까요? 맥킨지 연구 결과에 따르면, 인공지능 AI과 머신러닝 ML 기술을 보유한 기업의 82퍼센트가 관련 투자를 통해 회사 재무적 측면에서 효과를 보고 있다고 응답했.. 2021. 4. 2.
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