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인공지능은 도움을 주는 강력한 도구지만, 책임감 있게 사용해야 한다. AI 사용에 있어 개발자가 직면하는 잠재적인 문제 및 위험 바이어스(Bias)는 결과에 영향을 줄 수 있음 - 대출 승인 모델은 학습된 데이터의 바이어스로 인해 성별에 따라 차별 오류로 인해 해로울 수 있음 - 자율 주행 차량에서 시스템 오류로 인한 충돌 발생 데이터 노출 - 의료 진단 봇이 환자의 데이터로 학습되지만 이러한 중요한 데이터가 안전하지 않게 저장되어 있음 해결 방법이 모든 사용자에게 작동되는것이 아닐 수 있음 - 홈 오토메이션 도우미는 시각 장애가 있는 사용자를 위한 오디오 출력을 제공하지 않음 사용자가 복잡한 시스템을 신뢰해야 함 - AI 기반 재무 도구는 투자 권장 지침을 제공해야하는데, 이러한 권장 사항의 기준이 무..

자연어 처리(Natural language processing) 문어와 구어를 이해하는 소프트웨어 생성을 다루는 AI영역 문서, 메일 메세지 및 기타 원본의 텍스트를 분석하고 해석 음성 언어를 해석하고 음성 응답을 합성 언어 간 구어 또는 문어 구를 자동으로 변역 명령을 해석하고 적절한 작업 결정 예) VR게임에서 자연어 처리를 사용하여 플레이어가 내레이션을 제어하고 게임 내 문자 및 우주선 시스템과 상호작

컴퓨터 비전(Computer vision) 시각적인 처리를 다루는 AI 분야 대표적인 예시 Seeing AI 시각장애인을 위해 디자인된 Seeing AI 앱 AI의 능력을 이용하여 시각적인 세계를 열고 가까이에 있는 사람, 텍스트 및 사물을 설명함 컴퓨터 비전 모델 및 기능 이미지 분류 (Image classification) 콘텐츠에 따라 이미지를 분류하는 기계 학습 모델 교육이 포함됨 예를들어, 트래픽 모니터링 솔루션에서는 이미지 분류 모델을 사용하여 택시, 버스, 자전거 타는 사람 등 차량 유형에 따라 이미지를 분류할 수 있음 개체 감지 (Object detection) 이미지 내의 개별 개체를 분류하고 경계 상자를 사용하여 해당 위치를 식별하도록 학습됨 예를들어, 트래픽 모니터링 솔루션은 개체 감..

이상 탐지(Anomaly detection) 시간에 따라 데이터를 분석하고 비정상적인 변경을 식별하는 기계 학습 기반 기술 예) 레이싱 자동차 시나리오에서 이상 탐지 1. 차량 센서는 엔진 회전, 브레이크 온도 등의 원격 분석을 수집 2. 이상 탐지 모델은 시간에 따른 원격 분석 측정의 예상 변동을 이해하도록 학습됨 3. 측정값이 정상적인 예상 범위를 벗어나는 경우, 모델은 변칙을 보고하여 강제로 레이싱이 중단되기 전에 레이싱 엔지니어가 급유 정차 시 운전자를 호출하여 문제를 해결할 수 있도록 함

기계 학습 작동 방법 기계는 데이터로부터 학습함 데이터 과학자는 데이터를 사용하여 데이터에서 찾은 관계를 기반으로 예측 및 추론을 할 수 있는 기계 학습 모델을 학습시킬 수 있음 예) 환경 보호 조직이 자원 봉사자가 휴대폰 앱을 사용하여 야생화를 식별하고 카탈로그화 하기를 하는 경우 1. 야생화 샘플에 대한 데이터를 수집하는 식물학자와 과학자로 팀 구성 2. 팀은 샘플을 종별로 확실히 분류하여 레이블을 지정 3. 레이블이 지정된 데이터는 샘플의 특징과 레이블이 지정된 종 사이의 관계를 찾는 알고리즘을 사용해 처리 4. 알고리즘의 결과를 모델에 요약 5. 자원봉사자에 의해 새로운 샘플이 발견되면 모델은 올바른 종 레이블을 식별

AI Artificial Intelligence / 인간의 행동과 기능을 모방하는 스프트웨어 기계학습(Machine learning) : AI 시스템의 기반, 데이터를 바탕을 예측을 수행하고 결론을 도출하기 위해 컴퓨터 모델을 가르치는 방법 이상 탐지(Anomaly detection) : 시스템에서 오류 또는 비정상적인 활동을 자동으로 감지할 수 있는 기능 컴퓨터 비전(Computer vision) : 카메라, 비디오 및 이미지를 통해 세계를 시각적으로 해석하는 소프트웨어 기능 자연어 처리(Natural language processing) : 컴퓨터가 서면 또는 음성 언어를 해석하고 동일하게 응답할 수 있는 기능 지식 마이닝(Knowledge mining) : 대용량의 비정형 데이터에서 정보를 추출하여..

출처 [클라우드] 애저 기초 (AZ-900) https://learn.microsoft.com/ko-kr/training/challenges?id=9eaa2a13-5601-4f49-b969-efd973421703&WT.mc_id=dotnet-102405-juyoo [인공지능] 애저 AI 기초 (AI-900) https://learn.microsoft.com/ko-kr/training/challenges?id=7f494cdf-025c-48f6-8662-fd6c2e9747b8&WT.mc_id=dotnet-102405-juyoo [데이터 분석] 애저 데이터 기초 (DP-900) https://learn.microsoft.com/ko-kr/training/challenges?id=9d8940ef-663f-499..

PaaS(Platform as a Service) 데이터 센터에서의 공간 임대(IaaS)와 완전하고 배포된 솔루션(SaaS)에 대한 비용을 지불하는 것 사이 중간 지점 공급자 : 물리적 인프라, 물리적 보안 및 인터넷에 대한 연결을 유지 관리 클라우드 솔루션을 구성하는 운영체제, 미들웨어, 데이터베이스, 개발 도구 및 비지니스 인텔리전스 서비스를 유지 관리 운영체제 및 데이터베이스에 대한 라이선스나 패치에 대해 걱정할 필요가 없음 사용자와 클라우드 공급자 간 책임을 분할함 도메인이 조인된 컴퓨터를 사용하는 것과 같다고 생각할 수 있음 구성에 따라 사용자 또는 클라우드 공급자가 클라우드 환경 내에서 네트워크 설정 및 연결, 네트워크 및 애플리케이션 보안, 디렉터리 인프라에 대한 책임을 질 수 있음 PaaS..