Tech AI 정보 이야기

마이크로소프트 AI 트랜스포메이션 위크 행사에서는 마이크로소프트 AI 솔루션인 Azure OpenAI, Security, Copilot 3가지 주제로 2일간 온라인 컨퍼런스를 진행합니다. 마이크로소프트 AI Transformation Week 온라인 행사 신청 방법 (출처: 티타임즈 및 이벤터스) 세션 1. Azure OpenAI로 해결하는 비즈니스 과제 및 고객 성공 사례 AI를 적용하려는 기업들이 주로 직면할 문제점들에 대해 공유하고 이를 해결하기 위한 기술, 조직, 전략 관점에서의 인사이트를 제공하는 세션을 진행합니다. 이외에도 LS그룹에서 AI 활성화를 위한 고민부터 직원 교육, 변화 관리 등에 대한 과정들을 소개합니다. 업계 스타트업과의 협업을 통해 AI 솔루션 개발 및 사업화 진행에 대한 사례도 들어볼 수 있습니다. 이외에도 포스코이앤씨의 LLM기반 계약 문서 검토 솔루션 개발 사례 및 아산병원 암환자의 치료 과정을 함께하는 AI 챗봇서비스인 암오케이에 대해서도 소개한다고 합니다. 현대백화점그룹의 AI 기반 시스템 구축, 성공적인 AI 서비스 사례 등에 대해서도 설명할 예정입니다. 세션 2. 마이크로소프트 통합 보안 플랫폼으로 구현하는 AI 보안 전략 AI시대에 보안은 생명인데요. 날로 정교해지고 지능화되어 가는 위협적인 환경에서 어떻게 대응해야 할지, AI기반의 마이크로소프트 통합 보안 플랫폼 구현 방안을 제시한다고 합니다. KT는 Azure Cloud 환경에 실제 적용된 기능과 운영 사례를 공유할 예정입니다. 세션 3. 마이크로소프트 365 코파일럿(Copilot)과 업무 생산성 혁신 방안 AI서비스 코파일럿은 2024년에 700건의 제품 업데이트와 150건의 신규 기능을 발표하며 진화해 오고 있는데요. 최근 발표된 Copilot agent, Copilot pages, Dynamics 365 자율 에이전트를 포함하여 발전된 마이크로소프트 3...

 머신러닝은 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술입니다. 알고리즘을 사용해 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내죠. 반면에 딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 딥러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 추출하는데 신경망이 여러 층으로 구성되어 있다고 하여 딥(Deep)러닝이라고 부릅니다. 머신러닝과 딥러닝 개념 특징 분야 차이점 딥러닝과 머신러닝의 차이점 1. 특징 추출 머신러닝은 특징 추출을 수동으로 설계하고 선택합니다. 데이터에서 중요한 정보나 특징을 사람이 직접 정의합니다. 반면에 딥러닝은 신경망이 자동으로 특징을 학습하고 추출합니다. 데이터로부터 자동으로 중요한 패턴을 학습합니다. 2. 모델의 복잡성 머신러닝은 상대적으로 단순한 모델을 사용하며 특정 문제에 적합한 특징을 사전에 정의해야 합니다.  반면에 딥러닝은 복잡한 모델을 사용하고 여러 층을 통해 더 깊고 세밀한 특징을 학습합니다. 3. 데이터와 자원 요구 머신러닝은 상대적으로 적은 양의 데이터와 컴퓨팅 자원으로도 잘 작동할 수 있습니다. 반면에 딥러닝은 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 4. 문제 해결 능력 머신러닝은 상대적으로 단순한 문제나 데이터에 적합합니다.  반면에 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리 등 복잡한 문제를 해결하는 데 강력한 성능을 발휘합니다. 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측할 수 있는 모델을 만드는 기술입니다. 이 기술의 핵심은 데이터로부터 자동으로 학습하여 규칙을 발견하고 이를 바탕으로 미래의 데이터에 대한 예측을 하는 기술이예요. 머신러닝의 특징 머신러닝 모델은 대량의 데이터를 통해 학습합니다. 데이터에서 패턴이나 규칙을 찾아내어 이를 기반으로 예측하거나 결정을 내립니다. 머신러닝 모델은 새로운 데이터를 받아들여 학습을 계속함으로써 성능을 개선할 수 있어요. 즉, 시간이 지남에 따라 모델이 점점 더 정확해질 수 있습니다....