AI윤리문제2 데이터 부족 상황에서의 소규모 학습 기술 – Few-shot, Zero-shot, One-shot 데이터 부족과 소규모 학습 기술의 중요성 및 등장 배경현대의 AI 기술은 방대한 양의 데이터를 통해 학습을 진행하며 성능을 높이는 방식으로 발전해왔다. 특히 딥러닝 모델은 대규모의 학습 데이터를 기반으로 우수한 성능을 보이지만, 실제로 산업이나 연구 환경에서는 충분한 양의 데이터를 확보하기 어려운 경우가 많다. 예컨대 희귀 질병의 의료 이미지 데이터나 특수한 산업 환경에서 얻어진 데이터는 수집이 어렵고 비용도 많이 든다. 이처럼 데이터가 부족한 환경에서는 일반적인 머신러닝 기법이 성능을 발휘하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 최근 주목받는 것이 Few-shot learning(소량학습), One-shot learning(단일 예제 학습), Zero-shot learning과 같은 소규모 학습 기술이다. 기.. 2025. 4. 14. 2025년 AI 기술의 발전 방향과 전망 목차 AI 기술의 비약적 성장 – 2025년의 변화 AI의 산업별 적용 – 다양한 분야에서의 혁신 AI의 윤리적 문제와 해결 방안 2025년 AI 기술의 미래 전망 AI 기술의 비약적 성장 – 2025년의 변화인공지능(AI)은 2025년에 접어들면서 더욱 정교하고 강력한 기술로 발전하고 있다. 2023년과 2024년 동안 AI는 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 합성 등 다양한 영역에서 폭발적인 성장을 보였으며, 이러한 흐름은 2025년에도 가속화될 전망이다. 특히 생성형 AI(Generative AI) 기술이 더욱 정교해지면서, 단순한 챗봇을 넘어 인간과 유사한 사고를 하는 AI 시스템이 등장하고 있다. OpenAI, 구글 딥마인드, 메타, 애플 등 글로벌 IT 기업들은 AI 연구에 막대한 자금.. 2025. 3. 31. 이전 1 다음
