반응형 AI/AI기초3 설명 가능한 인공지능(XAI)[XAI개념, AI와 XAI차이, 적용사례,한계] 인공지능(AI)은 현재 거의 모든 산업에서 혁신을 주도하고 있으며, 그 영향력은 계속해서 확장되고 있다. 그러나 AI가 인간의 삶에 깊숙이 자리 잡으면서, AI의 결정 과정을 이해하고 신뢰할 수 있는지에 대한 요구도 커지고 있으며 과연 신뢰할만한 것인가 자체도 논의되고 있다. 이러한 요구에 부응하기 위해 등장한 개념이 바로 설명 가능한 인공지능(XAI, Explainable AI) 입다. 사실 이 개념의 등장 배경은 ai의 결과가 전문가들마저 이해하지 못하면서 등장하게 되었고 2004년부터 정의된 개념이다. XAI는 AI 시스템이 내리는 결정이나 예측을 쉽게 이해하고 해석할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하며, 이는 단순히 AI의 '결과'를 보여주는 것에 그치지 않고, 그 결과가 어떻게 도출되었는지, 왜.. 2024. 8. 10. 디지털 트윈이란 무엇인가[개념 특징 예시] 디지털 트윈(Digital Twin)은 최근 몇 년간 제조업과 스마트 팩토리(Smart Factory)에서 주목받고 있는 기술이다. 이 기술은 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하여 더 효율적이고, 예측 가능하며, 안정적인 제조 환경을 구축하는 데 중요한 역할을 하는 것을 목적으로 하며 최종적인 제조업 에서의 목적은 공장의 최대 효율화 정도로 이해하면 되겠다.디지털 트윈이란 무엇인가? 디지털 트윈은 물리적 자산이나 시스템의 정확한 디지털 복제를 의미한다. 이러한 복제는 센서와 IoT(사물인터넷) 기술을 통해 실시간으로 데이터를 수집하고, 이 데이터를 기반으로 가상의 디지털 모델을 지속적으로 업데이트하며, 단순한 복제를 넘어서 예측, 최적화, 문제 해결의 도구로 발전을 최종적인 목적으로 한다.디지털 트윈의.. 2024. 8. 10. 베이지안 학습 [개념, 장단점, 예시] 현대 사회에서 데이터의 중요성은 나날이 증가하고 있으며, 데이터 기반 의사 결정은 거의 모든 산업에서 필수적인 요소다. 사실상 수많은 기업에서 자체 ai를 개발하고 활용하고 있으며 이는 미래로 나아가기 위해서는 필수적이다, 이러한 데이터 분석과 예측의 중심에는 다양한 통계적 학습 방법이 있는데, 그중 하나가 바로 베이지안 학습이다. 베이지안 학습은 데이터를 통해 지식을 갱신하고 불확실성을 다루는 데 강력한 도구로서, 기계 학습, 의료, 금융 등 여러 분야에서 활용 되고 있다.베이지안 학습의 개념 베이지안 학습은 영국의 수학자 토마스 베이즈(Thomas Bayes)가 제안한 베이즈 정리(Bayes' Theorem)를 기초로 한다. 우리는 일반적으로 어떤 사건이 발생할 확률에 대해 일정한 사전 확률을 .. 2024. 8. 10. 이전 1 다음 반응형
