2. 비지도 연속학습과 지도연속학습
3. Natural-XAI (Explainable AI)
4. Responsible AI
5. 인류와 AI가 조화롭게 공존하는 세상을 꿈꾸다.
해당 보고서에 따르면 기억 측면에서 봤을 때 인공지능과 머신 러닝이 비즈니스 가치창출과 비용절감에 도움이 되었고 이를 직접 확인할 수 있는 긍정적인 비지니스 지표들이 있다고 답변한 비율이 많다는 것이다. 약 22%에 달하는 응답자들이 영업이익 (EBIT)의 5%정도가 인공지능을 이용한 데이터 분석에 기인한다고 답변했다.
이처럼 인공지능(AI), 머신러닝(ML)의 향후 미래와 산업의 발전 가능성은 무궁무진하다고 할 수 있다. 이러한 첨단 산업이 어떻게 발전하고 진화할 것인지 알아 보기로 하자.
1. Continual Learning (연속학습)의 진화
첫번째는 Continual Learning 즉 연속학습이다. 이는 신경망이 여러 작업을 순차적으로 학습하는 것을 의미한다. 연속학습은 Catastrophic forgetting 즉 신경망 모델의 학습과정에서 이전에 학습한 task를 잊는 망각현상의 대안으로 만들어진 머신러닝 기법이라고 할 수 있겠다.
예를 들어 더하기라는 개념을 배우고 풀 수 있게 되면 이후에 빼기, 곱하기, 나누기를 연속으로 배우게 된다. 일반적으로 사람의 뇌는 곱하기 나누기를
배우더라도 빼기 더하기를 잊는 경우는 매우 드물다. 거의 없다고 할 수 있다.
참고문헌 2. 의료 인공지능 최대 난제 신뢰도, 'XAI'가 해결책 될까 ㅣ 메티컬 타임즈
감사합니다.

분야