“데이터 과학 분야에서 사람의 판단과 인공지능의 판단 중 어떤 것이 더 믿을만한지에 대한 답은 상황에 따라 다를 수 있습니다. AI는 증거 기반의 효율적인 결정을 내릴 수 있지만, 부당하고 차별적인 결정을 내릴 위험도 있습니다. 인간과 AI의 협력은 더 나은 결정을 내릴 수 있는 가능성을 제공하며, 이를 위해서는 AI의 공정성과 윤리적 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 또한, AI의 투명성과 설명 가능성을 높이는 것이 신뢰성을 높이는 데 필수적입니다.”
더보기 >> [Mostly AI-Generated] 데이터 과학 분야에서 사람의 판단과 인공지능의 판단 중에서 어떤 것이 더 믿을만 할까? (AI분야의 논문들과 YouTube 채널들의 대답)
“Attention is All You Need” 논문은 2017년 Google Brain 팀에서 발표한 획기적인 연구로, 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 Transformer 모델을 소개한 논문입니다. 이 논문은 BERT, GPT 등 현대 자연어 처리 모델의 기반이 되는 아키텍처를 제시했다는 더보기…
각 시기에 독특하게 나타난 키워드들은 다음과 같습니다. 더보기 >> IoT(Internet of Things) 환경에서 NLP(Natural Language Processing)나 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까?
Image source : https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hopfield/facts/ “John Joseph Hopfield(이하 Hopfield)의 연구는 1980년대부터 2020년대까지 생물학적 시스템과 신경망의 계산 모델(Computational Model)에 초점을 맞추고 있습니다. 초기에는 생물학적 뉴런의 비동기 병렬 처리와 컴퓨터 시스템의 content-addressable memory를 설명했습니다. 1980년대 중반에는 비선형 아날로그 뉴런을 더보기…