인공 지능 및 기계 학습

Sep 03, 2023

관리 도구

인공지능(AI)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 관계를 감지하고, 결과를 예측하며, 종종 데이터의 패턴을 기반으로 행동할 수 있도록 하는 다양한 분석 기술입니다.

짧은

인공지능(AI)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 관계를 감지하고, 결과를 예측하며, 종종 데이터의 패턴을 기반으로 행동할 수 있도록 하는 다양한 분석 기술입니다. 머신러닝(Machine Learning)은 경험을 바탕으로 학습하고 개선하는 알고리즘을 활용하는 기술로 AI의 주요 하위분야이다. AI와 머신러닝을 함께 사용하면 기업이 수동 프로세스를 자동화하고 고객 추천을 최적화하며 혁신적인 제품을 개발할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다.

머신러닝과 AI의 다양한 하위 영역이 창의적 분야, 과학, 엔지니어링 등에서 혁신을 불러일으키고 있습니다. 예를 들어, 딥 러닝은 인간의 학습을 모방하며 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇 공학 등을 가능하게 하는 주요 요소입니다. AI와 머신러닝을 채택하면 새로운 기회와 통찰력을 얻고, 비용을 절감하고, 프로세스를 개선할 수 있지만, 어려움이 없는 것은 아닙니다. AI 훈련에 사용되는 데이터 세트가 실제 편견과 차별을 반영할 수 있는 위험과 같은 AI의 윤리적 영향에 대한 우려가 커지고 있습니다. 동시에 클라우드 기계 학습 플랫폼, 컴퓨팅 가속기, 관리형 AI 서비스와 같은 지원 요소는 기업이 AI 제품을 활용하는 데 필요한 기술적 장벽을 낮추고 있습니다.

인공지능과 머신러닝을 적용하려면 기업은 다음을 수행해야 합니다.

오토메이션

데이터 수집

딥러닝

기계 학습 작업

예측 분석

로봇공학

기업은 일반적으로 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 다음을 수행합니다.

블랙맨, 리드. "AI 윤리 위원회가 필요한 이유", Harvard Business Review, 2022년 7~8월.

브록, 위르겐 카이우베, 플로리안 폰 반겐하임. "AI의 신비화하기: 디지털 혁신 리더가 현실적인 인공 지능에 대해 가르칠 수 있는 것," California Management Review, Vol. 61(4) 110-134, 2019.

도허티, 폴 R., H. 제임스 윌슨. 인간 + 기계: AI 시대의 업무 재구성 하버드 비즈니스 리뷰 출판부, 2018.

굿펠로우, 이안, 요슈아 벤지오, 아론 쿠르빌. 딥러닝. MIT 출판부, 2016.

Haenlein, 마이클, 안드레아스 카플란. "인공 지능의 간략한 역사: 인공 지능의 과거, 현재, 미래", California Management Review, Vol. 61(4) 5~14, 2019.

제임스, 가레스, 그 외 여러분. 통계 학습 소개: R. Springer, 2021년 애플리케이션 사용.

머피, 케빈. 확률적 기계 학습: 소개. MIT 출판부, 2022.

Overgoor, Gijs, Manuel Chica, William Rand 및 Anthony Weishampel. "컴퓨터에 맡기기: AI를 사용하여 마케팅 문제 해결", California Management Review, Vol. 61(4) 156-185, 2019.

러셀, 스튜어트, 피터 노빅. 인공 지능: 현대적인 접근 방식. 피어슨 교육 제한, 2022.

탐베, 프라사나, 피터 카펠리, 발레리 야쿠보비치. "인적 자원 관리의 인공 지능: 과제와 앞으로 나아갈 길", California Management Review, Vol. 61(4) 15-42, 2019.

야오, 마리야, 마를렌 지아, 아델린 저우. 응용 인공 지능: 비즈니스 리더를 위한 핸드북. 탑봇주식회사, 2018.

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