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4차 산업혁명의 중요기술

by Issuetok 2022. 9. 23.

인공 지능과 인공지능 엔지니어란 무엇일까

인공 지능 AI이란 무엇일까요?. 인공 지능 AI의 출현은 4차 산업 혁명을 주도하는데 중요한 역할을했습니다. 세계 경제 포럼에 따르면 "모든 국가의 거의 모든 산업을 방해하고 있다"고 발표하기도 했었죠. "우리는 기술 혁명의 위기에 서서 우리가 생활하고 일하고 서로 관계하는 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다. 규모, 범위 및 복잡성 측면에서 변화는 인류가 이전에 경험했던 것과는 다를 것입니다."라고 Klaus Schwab 제네바 세계 경제 포럼 창립자 겸 회장은 얘기합니다. 인공 지능은 자율 주행 차, 인간을 사칭하는 로봇, 기계 학습 등 다양한 사람들에게 다양한 의미를 갖는 개념과 기술의 집 약체이며 응용 프로그램은 어디에서나 볼 수 있습니다. AI의 일반적인 정의는 다음과 같습니다. DataRobot의 CEO인 Jeremy Achin은 AI를보다 간단하게 정의합니다. "AI는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행 할 수있는 컴퓨터 시스템입니다. 이러한 인공 지능 시스템은 기계 학습으로 구동됩니다. 대부분은 머신 러닝으로 구동되고, 일부는 특히 딥 러닝으로 구동되고, 일부는 규칙과 같은 매우 지루한 것들에 의해 구동됩니다." 이것과 관련된 보다 젯한 설명은 Japan AI Experience의 주제에 대한 Jeremy의 기초 연설에도 잘나와있습니다. 또한 인공 지능이 중요한 이유로는 인공 지능 시스템은 프로세스를 자동화 및 최적화하거나 실행 가능한 통찰력을 생성하여 데이터에서 가치를 추출하고자하는 회사에게 중요하게 작용합니다. 머신 러닝을 기반으로하는 인공 지능 시스템을 통해 기업은 많은 양의 가용 데이터를 활용하여 한 사람이 식별 할 수없는 통찰력과 패턴을 발견 할 수 있으므로 보다 표적화 된 개인화 된 커뮤니케이션을 제공하고 중요한 치료 이벤트를 예측하고 사기 가능성을 식별 할 수 있습니다. 하버드 비즈니스 리뷰는 오늘날의 경제 환경에서 AI가 얼마나 중요한지에 대한 주요 통찰력을 제공합니다. "제조, 소매, 운송, 금융, 건강 관리, 법률, 광고, 보험, 엔터테인먼트, 교육 및 기타 모든 산업이 핵심 프로세스와 비즈니스 모델을 활용하여 AI를 활용하면 AI의 효과는 향후 10년 동안 확대 될 것입니다. 기계 학습." 앞으로 AI와 머신 러닝 기술을 채택하지 못한 회사는 뒤쳐질것 입니다. AI에 대한 전 세계 지출은 매년 50% 증가하고 2021년까지 557억 지출이 예상되고 있습니다. 유통, 마케팅, 의료, FINTECH, 보험같은 산업에서 더욱 두각을 나타낼것으로 보여지고있습니다. 데이터 통찰력으로 구동되는 회사는 2022년 까지 비 통찰 중심 기업에서 연간 1.2조 달러가 소요 됩니다. 얼리 어답터의 83%는 이미 AI 및 머신 러닝 이니셔티브에서 가치를 얻고 있습니다. AI채택으로 인한 일자리의 순이익은 5백만이 넘습니다. 인공 지능과 DataRobot. DataRobot은 규모와 자원에 관계없이 모든 기업이 새로운 AI 및 머신 러닝 기술을 사용할 수 있어야한다는 신념에 기반을두고 있습니다. 그렇기 때문에 모든 기술 수준의 사용자가 기계 학습 모델을 쉽고 빠르게 구축하고 배포 할 수있는 자동화된 기계 학습을 발명했습니다. DataRobot은 AI의 민주화를 믿기 때문에 조직 전체의 비즈니스 사용자가 실질적인 비즈니스 통찰력을 얻을 수있는 실질적인 통찰력을 얻을 수있는 플랫폼을 개발했습니다. DataRobot은 비즈니스 전반의 사용자가 AI에 액세스 할 수 있도록하여 조직이 AI 기반 엔터프라이즈로 전환 할 수 있도록 도와주고있습니다. AI 엔지니어란 무엇입니까? 조직은 인공 지능 AI과 기계 학습 이 비즈니스에 미치는 중대한 영향을 발견하고 있습니다. 비즈니스 분석 전문가는 시민 데이터 과학자가 되기위한 기술을 발전시키고 있습니다. 기존 데이터 과학자와 힘을 합쳐 향후 몇 년 전 잊을 수 없는 결정 인 미래의 결정에 대한 통찰력과 권장 사항을 제공하는 머신 러닝 모델을 구축하고 있습니다. 진정한 AI 중심의 기업이 되려면 조직의 모든 사람이 통찰력에 접근 할 수 있고 더 빠르고 신속한 의사 결정을 내릴 수 있도록 AI를 응용 프로그램에 포함시켜야합니다. AI 중심의 조직은 AI 엔지니어의 역할을 만들어 데이터 엔지니어링, 데이터 과학 및 소프트웨어 개발 작업의 하이브리드를 수행 할 수있는 사람들과 함께 일하고 있습니다. AI 엔지니어는 데이터 엔지니어와 달리 확장 가능한 데이터 파이프 라인을 구축하기위한 코드를 작성하지 않으며 종종 경쟁하지 않습니다. 대신 AI 엔지니어는 다양한 소스에서 데이터를 효율적으로 추출하고 있습니다. 자체 머신 러닝 모델을 빌드 및 테스트하며 임베디드 코드 또는 API 호출을 사용하여 해당 모델을 배포하여 AI 주입 응용 프로그램을 만듭니다. AI 엔지니어가 중요한 이유는 AI 엔지니어는 기존 애플리케이션에서 발견된 로직과 머신 러닝 모델의 학습 된 로직을 결합하여 발생하는 고유한 설계 과제를 해결하기 때문입니다. 이러한 고려 사항에는 다음이 포함됩니다. 칩 GPU, FPGA 등. 온프레미스 시스템 및 클라우드를 포함한 다양한 인프라 유형으로 작업합니다. 머신 러닝 프로세스 기능 엔지니어링, 모델 구축 및 모델 검증이 지속적인 개발 파이프 라인을 지원하도록 어떻게 적응 하는지 이해합니다. 모델을 언제 배포 할 준비가되었는지 결정 하고 시간이 지남에 따라 정확성을 모니터링하여 재교육 또는 교체를 해야합니다. 조직의 최고 소프트웨어 엔지니어는 풀 스택 애플리케이션 개발 배경과 머신 러닝 알고리즘 임베딩 경험이 있기 때문에 AI 엔지니어로 진화하는 것이 가장 좋습니다. 대학에서 새로 온 컴퓨터 과학 전공은 프로그래밍 경험, 강력한 수학 및 통계 기초, 기계 학습을 선호하는 선택 과목으로 선택하여 연마 한 데이터 과학 기술로 AI 엔지니어의 요구를 충족시킬 것입니다. DataRobot과 AI 엔지니어. 소프트웨어 개발자 및 컴퓨터 과학 전공은 DataRobot의 자동화 된 기계 학습 기능을 사용하여 AI 엔지니어로의 전환을 가속화 할 수 있습니다. DataRobot은 데이터 준비 및 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 교육 및 검증 을 위해 세계 최고의 데이터 과학자들의 모범 사례를 복제 합니다. 기존의 데이터 과학자와 달리 DataRobot은 모델 청사진 기능을 통해 수십 개의 서로 다른 기계 학습 알고리즘을 몇 분만 에 적용하고 훈련 데이터와 목표 변수를 기반으로 가장 적합한 알고리즘 또는 알고리즘 앙상블을 자동으로 순위를 매길수있습니다. 모든 DataRobot 빌드 모델은 생산 준비가 완료되었으므로 AI 엔지니어는 ERP, CRM, RDBMS 등과 같은 기존 시스템에 기계 학습 기능을 빠르게 추가 할 수 있습니다. DataRobot의 API와 몇 줄의 코드만 사용하여 실시간 예측 또는 배치 배포를 지원할 수 있습니다. AI 엔지니어는 모델을 원시 Python 또는 Java 코드로 다운로드하여 애플리케이션에 직접 삽입 할 수도 있습니다.

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