전체 글 (303) 썸네일형 리스트형 정형화된 데이터의 요소 정형 데이터의 요소 수치형 데이터- 연속형(Continuous Data): 끊임없이 이어지는 데이터. ex) 온도, 키 등- 이산형(Discrete Data): 정수로 표현되는 데이터. ex) 사건의 발생 빈도, 학생 수 등범주형 데이터- 명목형(Categorical Data): 특정 카테고리로 구분되는 데이터. ex) 혈액형, 국가 등 이진(Binary Data)도 여기에 포함. ex)여/남, Yes/No 등 분류- 순서형(Ordinal Data): 데이터 값들 간 순서가 중요한 데이터. ex) 평점, 만족도 등 [책정리] AI의 진화 과정 단계 AI의 진화 과정 4가지 구분 1단계: 단순한 제어 프로그램을 '인공지능' 이라고 칭함 ▶ 예전부터 있었던 제어 공학이나 시스템 공학에 기초를 둔 기술ex) 가전제품 제조사가 마이크로 컴퓨터로 제어하는 에어컨이나 세탁기를 AI 가전제품 이라고 부르는 경우2단계: 고전적인 인공지능 ▶ 대응 패턴이 매우 다채로운 '규칙 기반 프로그램'ex) 고전적인 장기 게임이나 청소 로봇 등3단계: 기계학습을 도입한 인공지능 ▶ 기계학습이란 수많은 데이터를 토대로 일정 패턴을 학습하여 적절한 답을 찾아주는 방법ex) 빅데이터 분석이나 검색 엔진 등에 이용되는 기술4단계: 딥러닝을 도입한 인공지능 ▶ 딥러닝도 기계학습의 한 방법이지만, 특징량(데이터의 어느 부분을 참고해서 패턴을 나타내면 좋을지 가리키는 지표)을 직접 찾.. [책정리] 기획자와 AI 엔지니어와 협업하기 기획자의 생각- 상품과 서비스의 타깃은 누구인가?- 비즈니스의 어느 부분에 AI를 도입할 것인가?- 비즈니스 성공에 필요한 AI의 정확도는?- 개발 비용의 상한선은 얼마인가? AI 엔지니어의 발상- 어떤 시스템을 설계할 것인가?- 구체적으로 어떤 AI를 개발할 것인가?- 기술적으로 어디까지 AI의 정확도를 높일 수 있는가?- 개발 기간은 어느 정도 필요한가? 예를 들면, 기술적으로 AI 정확도를 높일 수 있을지라도 개발 비용이 제한적이라면 이는 불가능한 상황이라고 볼 수 있다.그리고 어느 정도 성공이라고 생각되는 AI의 정확도를 지정하고, 추후 보완 작업을 통하여 정확도를 상승시키는 방법 또한 고안해 낼 수 있을 것이다. 이런 면에서 기획자와 AI 엔지니어는 끈임없는 소통이 필요하다고 생각한다. .. 이전 1 2 3 4 5 ··· 101 다음
