ㅁ 핵심 개념 ㅇ 정의: AGI(Artificial General Intelligence)는 인간과 유사한 수준의 지능을 가진 인공지능으로, 특정 작업에 국한되지 않고 다양한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖춘 기술을 의미한다. ㅇ 특징: – 특정 도메인에 제한되지 않고 다양한 작업 수행 가능 – 학습된 지식을 새로운 상황에 일반화하여 적용 가능 – 인간 수준의 추론, 학습, 문제 해결 능력을 목표로
ㅁ 주요 구조 ㅇ 정의: 에이전트 기반 AI에서 에이전트 간 상호작용을 효율적으로 관리하기 위한 통신 프로토콜. ㅇ 특징: – 에이전트 간 메시지 교환을 표준화하여 혼란을 줄임. – 분산 환경에서의 확장성과 안정성을 보장. – 데이터 전송의 신뢰성과 보안을 고려. ㅇ 적합한 경우: – 다중 에이전트 시스템에서 상호작용이 빈번한 경우. – 에이전트 간 명확한 역할 분담과 협업이
ㅁ 주요 구조 ㅇ 정의: 에이전트 기반 AI의 주요 구조로, 여러 개의 독립적인 에이전트가 상호작용하며 공동의 목표를 달성하는 시스템. ㅇ 특징: – 각 에이전트는 독립적으로 작동하며 자율성을 가짐. – 에이전트 간의 협력, 경쟁, 조율 등이 가능함. – 복잡한 문제를 분산 처리하여 효율성을 높임. ㅇ 적합한 경우: – 분산된 환경에서의 문제 해결이 필요한 경우. – 여러
ㅁ 주요 구조 ㅇ 정의: 에이전트 기반 AI의 주요 구조로, 환경과 상호작용하며 목표 지향적인 행동을 수행하는 시스템을 의미한다. ㅇ 특징: – 독립적으로 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 갖춤. – 환경에서 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 학습 및 행동 조정을 수행. – 주로 강화학습과 같은 기법을 사용하여 성능을 최적화. ㅇ 적합한 경우: – 자율 주행 차량, 로봇
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: 운영 전략은 AI 모델의 성능을 최적화하고 안정적으로 유지하기 위해 다양한 접근 방법과 관리 기법을 적용하는 것을 의미한다. ㅇ 특징: – 특정 상황에 맞는 전략 선택이 중요하다. – 운영 환경 변화에 따라 전략 수정이 필요하다. – 데이터와 모델의 주기적인 모니터링 포함. ㅇ 적합한 경우: – 다수의 모델이 사용되는 복잡한 시스템. –
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: 운영 전략은 AI 모델의 지속적인 성능 유지와 최적화를 위해 필요한 관리 방법과 절차를 정의한 것이다. ㅇ 특징: – AI 모델의 변화와 업데이트를 체계적으로 관리. – 다양한 환경에서의 모델 성능을 지속적으로 모니터링. – 운영 중 발생하는 문제를 신속히 해결할 수 있는 체계 마련. ㅇ 적합한 경우: – 여러 모델을 동시에 운영하며
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: 모델의 생명주기를 관리하고, 운영 환경에서 효율적으로 배포 및 업데이트하기 위한 전략. ㅇ 특징: – 모델의 버전 관리 및 메타데이터 저장. – 모델 배포 및 롤백 기능 지원. – 협업과 추적 가능성을 높임. ㅇ 적합한 경우: – 여러 팀이 협업하여 모델을 개발하고 운영하는 경우. – 모델의 배포 주기가 짧고, 자주 업데이트가
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 확률론적 모델에서 데이터의 불확실성을 추정하는 방법으로, 관찰되지 않은 변수나 미래 예측에 대한 신뢰도를 평가하는 데 사용됨. ㅇ 특징: – 확률 분포를 기반으로 한 추론을 수행함. – 데이터의 노이즈나 모델의 한계를 반영하여 신뢰 구간을 제공함. – 베이지안 접근법과 자주 결합됨. ㅇ 적합한 경우: – 예측 결과에 대한 신뢰도를 정량화해야 하는 경우.
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 불확실성 추정은 AI 모델이 내린 예측의 신뢰도를 평가하는 과정으로, 예측값의 분산이나 확률 분포를 분석하여 결과의 신뢰성을 측정한다. ㅇ 특징: – 데이터의 변동성이나 모델의 불확실성을 정량적으로 나타냄. – 다양한 확률론적 방법론을 활용하여 계산 가능. – 예측 결과에 대한 신뢰도를 제공하여 의사결정에 도움을 줌. ㅇ 적합한 경우: – 의료 진단, 금융 리스크
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 모델이 데이터에 대해 가지는 불확실성을 수치적으로 표현하고 예측 결과의 신뢰도를 평가하는 방법. ㅇ 특징: 확률 분포를 기반으로 결과를 해석하며, 데이터의 노이즈나 불완전성을 고려함. 다양한 상황에서 신뢰 구간을 제공할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: 데이터가 불완전하거나 노이즈가 많을 때, 의사결정에서 결과의 신뢰도를 고려해야 할 때. ㅇ 시험 함정: 불확실성 추정이 항상