728x90 머신러닝2 1-1. AutoML 의 탄생. 2020년 GPT-3라는 1,750억 개의 파라미터를 사용하여 인간과 구별하기 어려울 정도로 대화할 수 있는 인공지능 언어 모델 등이 많이 등장하고 있는데요. 하지만 강력한 성능을 보인 인공지능이 상용화로 바로 이어지지 않는 이유는 무엇일까요? 인공지능 모델을 만들기 위해 가장 중요한 것으로 데이터와 알고리즘을 말할 수 있습니다. 이 두 요소와 딥러닝 상용화 관련 문제가 무엇이고 이를 어떻게 해결해야 하는지! 함께 알아볼까요? 먼저, 인공지능을 학습시킬 고품질 학습 데이터(High Quality Training Data)를 준비하는 것이 가장 중요합니다. 사람이 사물을 구분하는 법을 배울 때, 그림 카드로 학습을 하는 것과 같이 인공지능도 사물을 구분하기 위해서는 각 사물이 어느 분류에 해당하는지 알아야.. 2023. 4. 6. 인공지능 보안플랫폼 eyeCloudAI 사이버 위협 탐지의 새로운 대안, eyeCloudAI 인공지능이 숨겨진 보안 위협을 찾아내고, 기존 시스템에서 발생한 이벤트의 정오탐 여부를 판별합니다. Benefits 사이버 위협 탐지율 및 대응 영역 대폭 향상 위협 분석 업무 시간 단축 수동 분석 시 최소 10분 이상 소요되던 분석 시간이 인공지능에 의해 초단위로 처리됩니다. 보안 위협 대응 영역 확대 사람 대신 인공지능이 이상행위 탐지와 오탐 분류를 빠르게 처리하여 보안 위협 대응률이 크게 향상됩니다. ※4만여 시스템을 갖춘 고객A 도입사례에서의 검증 결과입니다. 검증 환경 규모나 연동장비 수가 작아지면 탐지영역에 대한 수치가 대폭 향상됩니다. Key Features 국내 최대규모 보안관제 현장에서 검증된 높은 정확도 및 효율성 99.8%의 탐지율.. 2022. 10. 5. 이전 1 다음 728x90
