전체 글51 Explainable AI(XAI) : 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 방법 Explainable AI(XAI) : 신뢰할 수 있는 AI를 위한 필수 전략과 실전 적용 가이드인공지능(AI)은 이제 단순한 기술을 넘어 금융, 의료, 제조, 교육, 공공 서비스 등 전 산업 분야에 걸쳐 의사결정의 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 AI가 점점 복잡하고 정교해질수록, 사용자와 이해관계자는 AI의 ‘판단 근거’에 대해 질문하기 시작했습니다. "왜 이 결과가 나왔지?", "AI가 잘못된 판단을 하면 누가 책임지지?" 이러한 질문에 답할 수 있어야 AI는 진정으로 신뢰받는 기술이 될 수 있습니다. 바로 여기서 Explainable AI(XAI), 즉 설명 가능한 인공지능이 중요한 역할을 하게 됩니다. XAI는 단순히 AI 모델의 출력을 보여주는 것을 넘어서, 그 판단이 왜 내려졌는지, 어.. 2025. 2. 23. 강화학습(RL)의 원리와 AI 응용 사례 분석 방법 인공지능(AI) 기술이 실생활 곳곳에 적용되면서 그 중심축에 있는 여러 학습 방식 중 **강화학습(Reinforcement Learning, RL)**은 가장 역동적이고 실제적인 방식으로 주목받고 있습니다. 특히 게임, 로봇 제어, 자율주행, 금융 트레이딩, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 강화학습이 중심 기술로 활용되고 있습니다. 이는 강화학습이 단순한 데이터 예측을 넘어 ‘행동’을 통한 최적의 결과를 도출하는, 즉 의사결정 최적화에 탁월한 능력을 지녔기 때문입니다.강화학습은 인간이 시행착오를 통해 학습하는 방식과 유사합니다. 예를 들어, 아이가 처음 자전거를 탈 때 중심을 못 잡아 넘어지고, 조금씩 균형을 잡아가며 결국은 잘 타게 되는 과정과 같습니다. 이런 학습 방식은 기존의 지도학습(Superv.. 2025. 2. 23. 딥러닝의 혁신 Transformer 모델이 바꾼 AI 패러다임 인공지능 분야는 지난 몇 년간 눈부신 발전을 거듭해 왔습니다. 그 중심에는 바로 ‘딥러닝(Deep Learning)’이 있으며, 딥러닝 기술의 중대한 전환점을 만든 모델이 바로 Transformer입니다. 2017년 구글 브레인 팀이 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 소개된 Transformer는 기존의 순환신경망(RNN)이나 합성곱신경망(CNN)이 가지고 있던 한계를 극복하며, 자연어 처리(NLP)뿐만 아니라 이미지 처리, 음성 인식, 코딩, 로보틱스 등 다양한 분야에 폭넓게 응용되고 있습니다. 그야말로 AI 패러다임의 중심축이 바뀌었다고 해도 과언이 아닙니다. 기존에는 시간 순서를 기반으로 작동하는 RNN 계열이 자연어 처리에서 주로 사용되었지만, 긴 문장의 맥락을 파.. 2025. 2. 23. 이전 1 ··· 6 7 8 9 다음
