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딥러닝

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헬스케어 인공지능(AI, 머신러닝, 딥러닝) 적용 사례 - 의약품 및 제약 분야 의약품 분야의 인공지능 활용 확대 인공지능(AI, 머신러닝, 딥러닝)은 이미근 여러 산업에서 최고의 트렌드로 자리 잡았으며, 언론의 집중적인 관심과 투자를 이끌어내고 있다. 지난 15년 동안, 인공지능 기술은 새로운 산업 혁명, 즉 제4차사업혁명, 디지털 혁명의 핵심 기술로 자리잡았다. 현재 AI는 제조 로봇, 스마트 어시스턴트(예: 시리, 알렉사, 지니 등), 언어 번역기, 자율주행차, 자동화된 금융 투자 시스템, 가상 여행 예약 대행, 소셜 미디어 모니터링 툴, 챗봇, 감시 시스템, 온라인 보안 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 서비스되고 있다. 일부 산업에서는 딥러닝이나 자연어 처리 등 많은 기술과 하위 분야를 포함된 인공지능은 이미 표준화된 요소가 되고 있다. 제약업계에서도 인공지능 도입이 진행..
가장 많이 활용하는 5대 딥러닝 플레임워크 (Top 5 Deep Learning Frameworks) 딥러닝 개요 기계 학습 프로세스에는 입력, 처리, 출력 작업이 포함된다. 딥러닝 알고리즘은 숫자를 입력으로 받아들이고 다른 숫자를 반환할 뿐만 아니라 이미지, 텍스트, 소리 또는 비디오를 입력으로 가져가고 다른 이미지, 텍스트, 소리, 비디오 또는 단순한 숫자를 반환할 수 있다. 구글 번역기, 자율주행차, 시리 등에 적용되어 있다. 이 기술은 깊은 신경망 구조를 갖고 있어 '딥러닝'이라고 불린다. 딥러닝 알고리즘이 학습하면, 질병 탐지, 자동차 운전, 들판의 잡초나 해충 찾기, 기계 결함 찾기 등 실제 문제를 해결하는 데 활용할 수 있다. 최근 심층학습의 발전되면서 많은 과제에서 딥러닝이 인간을 능가하는 수준에 이르렀다. 특히 이미지에서 텍스트를 추출하거나 사물을 분류하는 등의 작업을 처리하는 등 컴퓨터..
최신 딥러닝 모델은 무엇이고 어디에 활용되고 있을까? 딥 러닝 Deep learning은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 기술의 한 분야로, 많은 층으로 구성된 모델을 통해 복잡한 문제를 해결하는 머신 러닝 기법이다. Deep learning은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등에 효과적으로 사용되고 있다. 딥러닝 모델은 다양한 종류의 문제를 해결하기 위하여 개발되고 있으며, 각각의 문제에 대한 성능이 다르다. 최근에 가장 인기 있고 많이 사용되고 있는 모델로는 Transformer 모델, GPT 모델, ResNet 모델 등이 있다. 이 모델들은 자연어 처리, 영상, 음성인식 등 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다. Transformer 모델은 트랜스포머 AI라고 불린다. 2017년에 구글의 Vaswani 등에 의..
인공지능의 발전과 활용 사례 - COVID-19 상황과 의료분야에서의 use case 인공지능(AI) 시장 규모와 동향 글로벌 인공지능(AI) 시장 규모는 2019년 399억 달러로 예상된다. 2020년부터 2027년까지 연평균 복합성장률(CAGR) 42.2%로 성장할 전망이다. IT 대기업들의 지속적인 연구와 혁신으로 자동차, 의료, 소매, 금융, 제조업과 같은 산업 분야에서 인공지능을 포함한 첨단 기술의 채택이 확산되고 있다. 신 기술은 이 모든 산업에서 필수 요소이고, 특히 AI가 그 중심에 있다. 예를 들어, 자율주행차부터 생명을 구하는 중요한 의료기기에 이르기까지 AI가 사실상 모든 기기와 프로그램에 내재되고 있다. 인공지능은 다가오는 디지털 시대의 중요한 혁명적 기술 요소라는 점은 분명한 사실이다. Amazon.com, 구글, Apple, 페이스북, IBM, 마이크로소프트와 같..
인공지능(기계 학습)으로 지진 데이터에서 숨겨진 진동을 찾다- 2020년 2월 28일 인공지능과 지진 예측#인공지능(#기계 학습, #machine learning)으로 지진 데이터에서 숨겨진 진동을 찾다. 이 방법으로 과학자들이 방대한 지하 지질 구조를 보다 정확하게 지도화하는 데 활용 할 수 있다. 인공지진파로 지각 구조 탐색의 어려움 지난 20세기 동안에 과학자들은 원유 매장량, 지열원, 그리고 최근에는 이산화탄소가 밀집될 가능성이 있는 저수지와 같은 자원을 식별하기 위해 지각 내 구조물을 지도화하는 방법을 개발했다. 지진에 의해 자연적으로 발생하거나 폭발물이나 수중 공기총을 통해 인공적으로 발생하는 지진파를 추적하는 방법이다.이 지진파가 지각에 튕기고 흩어지는 방식은 과학자들에게 지표면 아래에 놓여 있는 구조물의 종류에 대한 아이디어를 준 것이다. 약 1헤르츠의 저주파에서 발생되는 ..
인공지능의 적용사례 - 투자, 트레이딩, 개인 금융 등 인공지능의 적용사례 상세 정보 검색 투자 및 주식 트레이딩 세계 최대 햇지 펀드 그룹인 브릿지워터(Bridgewater)는 투자 및 주식 거래 시장에서는 IBM의 인공지능이 이제 막 새롭게 나온 것으로 말 할 수 없다고 하였습니다. 많은 증권사 및 펀드사들은 주식 트레이딩에 있어 이미 컴퓨터 알고리즘을 사용해 오고 있습니다. 컴퓨터 알고리즘을 통하여 트레이딩에 사용하는 헤지펀드가 40%가량으로 알려져 있습니다. 컴퓨터 기반 알고리즘은 수학적 모델을 만들어 주식 시장 상황에 따라 지속적으로 변경해야 하지만, 딥러닝이 나오고 나서는 컴퓨터 스스로 데이터를 학습하여 시장 상황에 맞게 모델을 진화하고 있습니다. 여기서 딥 러닝(deep learning)이란 여러 비선형 변환 기법을 활용하여 다량의 데이터나 복잡..