최근까지 ‘설명가능성(Explainability)’은 주로 AI 모델 개발 프로세스 말미에서 중요하지만 범위는 좁은 요건으로 여겨졌다. 하지만 이제 설명가능성이 머신러닝 생애주기에 걸쳐 가치를 제공하는 다층적 요건으로 간주되고 있다.  또한... ...
인공지능과 머신러닝은 많은 이점을 제공한다. 하지만 동시에 새로운 취약점을 가져오기도 한다. 이러한 위험을 최소화할 방법을 살펴본다.  신기술을 도입할 때 보안을 뒷전으로 미루는 경우가 많다. 새로운 제품이나 서비스를 최대한 빠르게, 그리고... ...
글로벌 컨설팅사 KPMG 디지털 델타에 따르면, 기술 변화에 대한 호주 기업들의 준비가 미흡한 것으로 나타났다.  KPMG 디지털 델타가 4차 산업혁명 벤치마크 보고서(4th Industrial Revolution Benchmark Repo... ...
  1. 'AI 설명가능성' 도구에서 고려해야 할 4가지

  2. 2021.04.05
  3. 최근까지 ‘설명가능성(Explainability)’은 주로 AI 모델 개발 프로세스 말미에서 중요하지만 범위는 좁은 요건으로 여겨졌다. 하지만 이제 설명가능성이 머신러닝 생애주기에 걸쳐 가치를 제공하는 다층적 요건으로 간주되고 있다.  또한...

  4. 마냥 웃을 순 없다··· AI 그리고 ML 프로젝트, 얼마나 '안전'한가? 

  5. 2020.11.30
  6. 인공지능과 머신러닝은 많은 이점을 제공한다. 하지만 동시에 새로운 취약점을 가져오기도 한다. 이러한 위험을 최소화할 방법을 살펴본다.  신기술을 도입할 때 보안을 뒷전으로 미루는 경우가 많다. 새로운 제품이나 서비스를 최대한 빠르게, 그리고...

  7. "호주 기업 56%가 4차 산업혁명 준비 부족" KPMG 발표

  8. 2020.02.25
  9. 글로벌 컨설팅사 KPMG 디지털 델타에 따르면, 기술 변화에 대한 호주 기업들의 준비가 미흡한 것으로 나타났다.  KPMG 디지털 델타가 4차 산업혁명 벤치마크 보고서(4th Industrial Revolution Benchmark Repo...

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