ㅁ 지속가능성 ㅇ 정의: AI 기술이 환경에 미치는 영향을 최소화하고 지속 가능한 개발을 지향하는 개념. ㅇ 특징: – 에너지 효율성을 강조하며, 자원 소모를 줄이는 방향으로 설계. – 탄소 배출 감소와 친환경 기술과의 융합을 목표로 함. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 처리 및 학습이 필요하지만 에너지 자원이 제한적인 환경. – 지속 가능성을 중요시하는 기업 및
ㅁ 데이터 활용 ㅇ 정의: 데이터 활용은 AI 시스템의 성능을 극대화하기 위해 데이터를 중심으로 설계, 관리, 최적화하는 접근 방식이다. ㅇ 특징: 데이터의 품질, 다양성, 적절한 레이블링이 모델 성능에 직접적인 영향을 미친다. 데이터 중심 AI는 모델보다 데이터에 우선순위를 둔다. ㅇ 적합한 경우: 데이터가 부족하거나 품질이 낮은 환경에서 성능 개선이 필요한 경우, 다양한 데이터 소스가 존재하는 경우.
ㅁ 데이터 활용 ㅇ 정의: 데이터 활용은 AI 모델의 성능을 개선하기 위해 데이터를 가공, 변형, 증강하여 사용하는 방법을 의미한다. ㅇ 특징: – 데이터의 양과 다양성을 증가시켜 모델의 일반화 능력을 향상시킴. – 데이터 품질이 모델 성능에 직접적인 영향을 미침. – 데이터 처리 과정에서 노이즈가 포함될 가능성이 있음. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가 부족하거나 편향된 경우. –
ㅁ 하드웨어 혁신 ㅇ 정의: AI 컴퓨팅을 위해 설계된 특수 하드웨어로, 딥러닝 및 머신러닝 작업을 고속 처리하기 위한 장치. ㅇ 특징: GPU, TPU, FPGA와 같은 장치들이 포함되며, 병렬 처리 능력이 뛰어나고 전력 효율성이 높음. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터 처리, 복잡한 신경망 모델 학습 및 추론, 실시간 AI 응용 프로그램에서 사용. ㅇ 시험 함정: AI
ㅁ 하드웨어 혁신 ㅇ 정의: 하드웨어 혁신은 AI 기술의 성능을 극대화하기 위해 새로운 컴퓨팅 아키텍처와 설계를 도입하는 것을 의미한다. 이는 기존 하드웨어의 한계를 극복하고, AI 모델의 효율성과 처리 속도를 향상시키는 데 초점을 둔다. ㅇ 특징: 고성능, 저전력 소비, 병렬 처리 능력 강화, AI 모델 학습 및 추론 최적화. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터 처리, 실시간
ㅁ 모델 혁신 ㅇ 정의: 딥러닝 모델의 성능 향상과 새로운 접근 방식을 통해 기존 한계를 극복하려는 기술적 시도. ㅇ 특징: – 기존 모델 대비 구조적 변화 또는 새로운 개념 도입. – 특정 문제 해결에 특화된 설계. – 학습 효율성 및 일반화 성능 개선 목표. ㅇ 적합한 경우: – 기존 모델로 해결하기 어려운 문제에 적용. –
ㅁ 모델 혁신 ㅇ 정의: 모델 혁신은 기존 딥러닝 모델의 성능을 개선하거나 새로운 구조를 제안하여 다양한 문제를 해결하는 접근 방식이다. ㅇ 특징: 모델 혁신은 일반적으로 특정 문제를 해결하기 위해 설계되며, 최신 기술과 연구 결과를 반영한다. 다양한 데이터셋에서의 일반화 성능 향상과 계산 효율성 개선을 목표로 한다. ㅇ 적합한 경우: 기존 모델이 특정 문제에서 성능 한계를 보이거나,
ㅁ 최신 알고리즘 ㅇ 정의: 강화학습의 최신 알고리즘으로, 정책 학습과 가치 학습을 동시에 수행하여 안정적이고 효율적인 학습을 목표로 함. ㅇ 특징: 학습 안정성과 샘플 효율성을 개선하며, 최대 엔트로피 원칙을 사용해 정책의 탐색 능력을 극대화함. ㅇ 적합한 경우: 복잡한 환경에서 안정적이고 효율적인 학습이 필요한 경우, 연속적인 상태와 행동 공간을 다루는 문제. ㅇ 시험 함정: SAC의 주요
ㅁ 최신 알고리즘 ㅇ 정의: 사전 수집된 고정된 데이터셋을 활용하여 정책을 학습하는 강화학습 방법. ㅇ 특징: 환경과의 실시간 상호작용 없이 기존 데이터만으로 학습 가능, 데이터 효율성이 중요, 안전성과 비용 문제를 해결 가능. ㅇ 적합한 경우: 물리적 환경과의 상호작용이 위험하거나 비용이 높은 경우(예: 자율주행, 의료 분야), 기존에 축적된 데이터셋을 활용해야 하는 경우. ㅇ 시험 함정: Offline
ㅁ 최신 알고리즘 ㅇ 정의: 강화학습의 최신 알고리즘은 기존의 단일 에이전트 학습을 넘어 여러 에이전트가 협력하거나 경쟁하며 학습하는 Multi-Agent RL을 포함한다. ㅇ 특징: – 여러 에이전트가 상호작용하며 환경의 복잡성을 반영한다. – 에이전트 간의 의사소통과 협력 메커니즘이 중요하다. – 높은 계산 비용과 복잡한 설계가 요구된다. ㅇ 적합한 경우: – 자율주행 차량 간의 협력 – 분산 로봇