taeridad19 님의 블로그

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추천 시스템이란 무엇인가?추천 시스템(Recommendation System)은 사용자에게 맞춤형 콘텐츠나 상품을 제안하는 알고리즘 기반의 기술입니다. 넷플릭스의 영화 추천, 아마존의 상품 추천, 유튜브의 영상 추천 등에서 볼 수 있듯이, 오늘날 추천 시스템은 디지털 서비스 전반에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 그 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝 기술이 있습니다.초기의 추천 시스템은 단순한 규칙 기반이거나 협업 필터링(collaborative filtering)에 의존했지만, 최근에는 딥러닝, 강화학습, 자연어 처리 기술 등을 활용한 고도화된 AI 모델로 발전하고 있습니다. AI 기반 추천 시스템은 사용자 행동 데이터를 분석해 선호도를 예측하고, 더욱 정교하고 개인화된 결과를 제공하는 방향으로..

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인공지능과 창작의 만남AI는 전통적으로 데이터 분석, 예측 모델링, 음성 인식, 자연어 처리와 같은 기술적 영역에서 주로 활용되었습니다. 그러나 최근에는 인간의 창의성이 지배해 온 예술과 음악 분야로 그 영역이 확장되고 있습니다. 인공지능이 창작에 참여하게 되면서 예술의 정의와 작가성, 창조의 가치에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있으며, 이는 문화와 기술의 경계를 허무는 전환점이라 할 수 있습니다.AI 창작 기술은 이미 실제 작품, 음악, 영화, 디자인 등 다양한 분야에서 상업적·실험적으로 활용되고 있습니다. 예술계는 더 이상 AI를 단순한 도구가 아닌 창작의 협력자로 인식하고 있으며, 이로 인해 창작 방식은 점점 더 하이브리드 형태로 변화하고 있습니다.AI 미술 창작의 방식과 예AI 기반의 예술 창작..

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엣지 컴퓨팅이란 무엇인가?엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터를 생성하는 디바이스 또는 현장 근처에서 직접 데이터를 처리하는 기술입니다. 이는 데이터를 중앙 서버(클라우드)로 보내기 전에 엣지(즉, 데이터가 발생하는 곳)에서 1차적으로 연산을 수행함으로써 처리 속도를 향상시키고 지연 시간(Latency)을 줄입니다.기존의 클라우드 컴퓨팅은 방대한 연산 능력을 제공하지만, 데이터 전송 과정에서 시간 지연이나 네트워크 부하가 발생할 수 있습니다. 반면 엣지 컴퓨팅은 이러한 문제를 최소화하며, IoT 기기, 센서, 스마트폰, 드론, 자율주행 차량과 같은 장치에서 빠른 반응이 요구되는 환경에 이상적입니다.인공지능(AI) 기술과의 결합AI와 엣지 컴퓨팅의 결합은 단순한 기술적 통합을 넘어서, 새로운 ..

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인공지능과 양자 컴퓨팅의 만남: 새로운 혁신의 시작인공지능(AI)은 지난 10년간 비약적인 발전을 이뤘습니다. 자율주행차, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 이미 일상 속으로 깊이 스며들고 있습니다. 한편, 양자 컴퓨팅은 아직 초기 단계에 있지만, 기존 컴퓨터가 처리하기 어려운 문제를 단시간에 해결할 수 있는 잠재력을 지닌 기술로 평가받고 있습니다.이 두 기술의 융합은 단순한 기술적 결합을 넘어, AI의 성능 한계를 극복하고 전혀 새로운 형태의 계산 구조를 만들어낼 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 본 글에서는 AI와 양자 컴퓨팅의 융합 가능성을 기술적 배경, 현재의 연구 현황, 미래 전망 측면에서 살펴보겠습니다.양자 컴퓨팅이란 무엇인가?양자 컴퓨팅은 양자역학의 원..

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AutoML이란 무엇인가?AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝의 모델 설계, 하이퍼파라미터 튜닝, 특성 엔지니어링, 모델 평가 등 복잡한 과정을 자동화하는 기술입니다. 전통적인 머신러닝 개발은 전문가의 많은 시간과 노력이 필요한 고난이도 작업이었지만, AutoML은 이러한 과정을 자동으로 처리하여 비전문가도 AI 모델을 손쉽게 구축하고 활용할 수 있도록 돕습니다.이러한 기술은 기업의 AI 도입 장벽을 크게 낮추며, 인공지능 대중화에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 구글, 마이크로소프트, 아마존과 같은 글로벌 IT 기업들이 AutoML 플랫폼을 경쟁적으로 출시하고 있으며, 오픈소스 커뮤니티에서도 활발한 연구와 구현이 이어지고 있습니다.AutoML의 주요 구성 요소Auto..

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인공지능(AI) 연구의 현재 위치인공지능(AI)은 더 이상 공상과학 영화 속 이야기나 실험실의 연구 주제에만 머무르지 않습니다. 최근 몇 년간 AI는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자율 주행, 의료 영상 분석, 예측 모델링 등 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리매김하였습니다. 그 중심에는 딥러닝(Deep Learning)의 급격한 발전과 컴퓨팅 파워의 비약적인 증가, 그리고 대규모 데이터셋의 접근성이 크게 향상된 점이 있습니다.특히, 트랜스포머(Transformer) 기반의 자연어 처리 모델, 생성형 AI(Generative AI), 강화 학습(Reinforcement Learning)의 실용화 등은 AI 연구의 패러다임을 완전히 바꾸고 있습니다. 이제 AI는 ‘특정 문제 해결 도구’에서 ..