Methods-贸泽技术与解决方案杂志，及时了解技术创新与工程设计方面的重要资讯。
Issue link: https://trendsintech-korea.mouser.com/i/1540281
보지 않은 데이터에 대해 성능을 검증하는 방식으로 진행됩니다. 딥 러닝과는 달리, 이러한 방법들은 훈련 속도가 빠르고 계산 자원이 덜 필요하며, 특징의 중요도에 대한 통찰을 제공할 수 있기 때문에, 다양한 비즈니스 및 과학적 활용 사례에서 유연하게 적용될 수 있습니다. 강화 학습 강화 학습(RL)은 동적인 환경에서의 의사결정에 초점을 맞춘 독립적인 AI 접근 방식으로, 에이전트가 주변 환경과 상호작용하며 보상이나 페널티의 형태로 피드백을 받아 특정 목표를 달성하는 방법을 학습합니다. 레이블이 지정된 데이터에 의존하는 지도 학습과는 달리, RL은 장기적인 보상을 극대화하기 위해 일련의 행동들을 탐색하며, 적응적인 전략이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. RL 프로세스는 문제 도메인을 모델링하는 환경을 정의하고, 상태 (state), 행동(action), 보상 구조 (reward structure)를 명시하는 것부터 시작됩니다. 에이전트는 시도와 오류를 반복하는 방식으로 학습하며, 이때 Q-러닝(Q-learning)이나 정책 그래디언트(policy gradient) 방법과 같은 기법이 자주 사용됩니다. 훈련 과정에서는 에이전트가 환경과 상호작용하면서 데이터를 수집하며, 이러한 경험 데이터는 종종 최적화를 위해 리플레이 버퍼(replay buffer)에 저장됩니다. 에이전트의 정책(policy) 은 상태를 행동에 매핑하는 함수로, 성능을 개선하기 위해 지속적으로 업데이트되며, 이는 새로운 행동을 탐색하는 것과 이미 알려진 전략을 활용하는 것 사이의 균형을 유지합니다. 이러한 접근 방식은 RL이 예지 정비와 같은 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 해주며, 에이전트가 최적의 수리 일정을 학습하거나 신약 개발에서 분자 설계를 최적화하는 데에도 활용될 수 있습니다. 로보틱스, 게임, 자율 시스템과 같은 분야 또한 이 AI 하위 영역에 크게 의존합니다. 맺음말 생성형 AI가 언론의 주목을 끌고 있지만, AI의 진정한 힘은 LLM에 대한 과대 열풍 너머 다방면의 산업 분야에서 기업들이 직면하는 복합적인 과제를 해결할 수 있는 다양한 도구 세트에 있습니다. 컴퓨터 비전은 시스템이 시각 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 하여, 헬스케어나 제조업과 같은 분야를 변화시키고 있습니다. 시계열 분석은 예지 정비나 금융 예측처럼 순차 데이터의 패턴에 의존하는 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 보입니다. 머신 러닝은 통계적 정밀성과 효율성을 제공하며, 이는 생물의학 연구나 신약 개발과 같은 작업에 적합한 구조화된 데이터셋에 이상적입니다. 한편, 강화 학습은 역동적인 환경에서 적응 전략을 구성하는 데 강점을 가지며, 로보틱스나 게임 같은 분야에서 활약하고 있습니다. 이러한 다양한 애플리케이션들을 살펴보면, 효과적인 AI 솔루션은 언어 기반 생성형 AI라는 영역도 좁게 느껴질 정도로 광범위하게 존재함을 분명히 보여줍니다. 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서, AI 도구들을 적재적소에 조합하여 채택한다면 기업들은 실질적인 가치와 혁신을 실현할 수 있을 가능성이 높아질 것입니다. 저자 소개 벡스 심슨(Becks Simpson)은 미국 뉴욕 소재 스타트업 로고(Rogo) 에서 풀스택 AI 책임자입니다. 로고는 데이터 과학에 대한 배경 지식 없이도 누구나 자신의 데이터를 분석하고 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 플랫폼을 개발합니다. 여가 시간에는 또 다른 스타트업인 웨일 시커(Whale Seeker)와 협력하고 있으며, 이 기업은 AI를 활용해 고래를 탐지함으로써 산업과 고래가 상생할 수 있는 방법을 모색합니다. 그녀는 딥 러닝 및 머신 러닝 전반에 걸쳐 다양한 경험을 갖고 있습니다. 새로운 딥 러닝 기법을 탐구하고, 이를 실제 문제 해결에 적용하는 연구는 물론, AI 모델의 학습과 배포를 위한 파이프라인과 플랫폼을 설계하는 일까지 수행해 왔습니다. 또한, 스타트업들을 대상으로 AI 및 데이터 전략에 대한 자문도 제공하고 있습니다. | 8