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인공지능의 이점.

by 이동 중 2020. 9. 9.

인공지능의 이점은 무엇일까.

회사의 CEO 직책은 낮이든 밤이든 매우 열심히 일하는 경영진의 최고의 꿈입니다. 그 위치에 도달하려면 성공적인 경력과 전략 뒤에 숨겨진 어려움, 현재 현실이 있는 미래 비전, 약점이 있는 강점 등을 모두 이해하여 명확하게 정의된 목표를 달성해야 합니다. 훌륭한 리더는 또한 사람들이 조직 내에서 가장 귀중한 자원이라는 사실을 알고 있으며, 성공을 추진하고 영감을 주기 위해서는 내재된 약점을 인식하면서 강점을 최적화해야 합니다.

 

우리의 일상적인 인간 경험과 상호 작용의 대부분은 일종의 장치 기계와 관련이 있습니다. 기술은 우리 삶의 필수적인 부분입니다. 그렇기 때문에 컴퓨터의 강점과“AI”(인공 지능)의 사용을 어떻게 더 잘 활용할 수 있는지 평가할 때입니다. 기술은 정보에 있는 사용 가능한 데이터로 무엇을 해야 하는지 이러한 기계에 알려주는 것 이상으로 발전했으며, 이를 통해 우리의 사용을 해석하고 보조합니다!

 

이제 기계는 특정 데이터에서 발견 된 패턴과 이상, 일반적으로 데이터 내에 존재하는 엄청난 크기와 복잡한 복잡성으로 인해 인간의 마음이 실현할 수 없는 패턴과 이상으로부터 학습할 수 있습니다. 컴퓨팅은 피로 없이 대용량 데이터에 대한 신뢰성, 효율성 및 정확한 분석과 같은 값을 가져야 합니다. 그러나 컴퓨팅은 전략을 이해하지 못합니다. 매우 지능적인 방식으로 실행되는 특정 작업으로 제한됩니다.

 

학습하고 통찰력을 제공하는 능력은 범위가 제한적입니다. 여전히 인간은 통찰력을 유지하고 확인 된 목표를 달성하는 더 큰 전략에서 어떤 역할을 할 것인지 결정해야 합니다. AI (인공 지능)의 기초에 대해 알아보고자 합니다. 아시다시피 AI (Artificial Intelligence)는 학습과 자동화를 통해 인간의 작업을 모방하는 훈련 시스템의 과학입니다. 그 핵심은 기계가 논리를 적용하는 방법과 매우 복잡한 데이터로부터 이해를 얻는 이유를 배울 수 있는 능력입니다.

 

평신도의 용어로 기계는 데이터 자체 내에서 패턴과 관계를 식별하여 수신 한 데이터에서 학습합니다. 기계는 대량의 정보를 수집하고, 주요 기능을 추출하고, 분석 방법을 결정하고, 코드를 작성하여 분석을 실행하고 지능적인 출력을 생성 할 수 있습니다. 이 모든 것이 자동화된 프로세스를 통해 이루어집니다. 일단 작동되면 자동화된 프로세스는 사람의 개입을 최소화하면서 발생합니다. AI (인공 지능)-빌딩 블록 및 핵심 요소도 알아보려고 합니다. AI에는 기계 학습 및 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 예측 및 최적화와 같은 핵심 기술이 있습니다.

 

기계가 데이터에서 학습하고 결과를 생성하는 데 필요한 원주민 기술은 새로운 것이 아닙니다. SAS (Software As a Service)는 40 년 이상 기계 학습의 선구자였으며 자연어 처리 분야에서 거의 30 년의 전문 지식을 보유하고 있습니다. . 우리의 기초는 튼튼하고 안정적입니다. 당사의 분석 기술은 혁신적입니다. 따라서 SAS (Software As a Service)는 인공 지능의 핵심 기술을 지원하고 활성화한다고 말할 수 있습니다.

 

컴퓨팅 성능을 통해 컴퓨터는 더 큰 데이터를 수집하고 더 나은 알고리즘으로 더 큰 모델을 실행할 수 있습니다. 기계는 상당한 양의 정보를 지속적으로 분석하고 읽고 듣고 관찰 한 정보를 엄청난 운영 규모의 지능형 통찰력으로 변환 할 수 있습니다. 인공 지능이 생성하는 깊은 통찰력을 최대한 활용하려면 기계가 매우 인간적인 방식으로 우리를 이해하고, 상호 작용하고, 소통하도록 가르쳐야 합니다.

 

기계가 배우고 이해하고 추론 할 수 있는 것은 출력을 이해하지 못하거나 언어를 통해 직관적으로 새로운 입력을 증명할 수 없다면 쓸모가 없습니다. NLP의 고유 한 기술을 기반으로 하는 기계 학습의 발전으로 언어 학습 기능이 확장되어 인간과 기계 간의 협력을 강화할 수 있습니다. 이제 기계는 각 대화 형 경험을 통해 지속적으로 학습하고 통찰력을 얻으면서 텍스트와 음성을 통해 우리와 채팅할 수 있습니다. 속어, 풍자 및 구어체와 같은 언어 뉘앙스를 분석하여 감정, 의미 및 의도를 포착하여 자연어 이해 (NLU)를 가능하게 합니다.

 

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