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[ZDNet] IBM이 내건 '신뢰할 수 있는 AI' 구축 조건 세 가지

# KeyPoint: "모델 이해·규제 준수·편향 감지 역량 갖춰야" 도브린 박사는 전체적인 모델 구조에서 신뢰성과 투명성을 갖춘 AI를 '신뢰할 수 있는 AI'로 소개했다. ▲결과가 도출된 과정을 공개적으로 설명할 수 있고 ▲편향되거나 불공정한 답을 도출하지 않으며 ▲AI 채택 기업의 비즈니스와 철학을 이해하고 ▲무결성을 갖춘 데이터를 엄격하게 통제함으로써 제공되는 AI를 뜻한다. 먼저 '모델 이해 역량'의 중요성을 강조. AI 메타데이터(데이터들을 정의하는 데이터)를 자동으로 캡쳐하고, AI가 결과 도출에 어떤 데이터를 사용했는지 추적할 수 있어야 한다는 것. 또 AI가 지속적으로 학습함에 따라 나타나는 AI 모델의 변화를 문서로 관리할 수 있어야 한다. '모델의 신뢰성 확보 역량'도 필요. 이는 A..

[Youtube] Samsung Techtonic 2019: OCR(optical Charactor Recognition) - 딥러닝 실전 활용! 이미지 데이터에서 유용한 정보를 자동 추출해보자 (김민수 Lab장 (AI선행연구Lab))

Track3. 딥러닝 실전 활용! 이미지 데이터에서 유용한 정보를 자동 추출해보자 (김민수 Lab장 (AI선행연구Lab)) 1. Magic? No free lunch! 우리가 생각하는 딥러닝? 빅 데이터를 학습한 후 신경망이 기억한 후 신경망을 통해 유사한 다른 데이터를 예측하는 것. 필기체를 분석하는 과정을 보면 딥러닝 이전에는 feature extraction이라는 특성을 뽑아내는 복잡한 과정을 거쳤어야하는데 딥러닝 활용 후 15줄 정도의 코드면 작성할 수 있고 10초 정도면 97퍼센트 가량의 정확도를 가지도록 구현할 수 있음. 성공사례 1. 자동차의 결함파악 2. 설계도면 인식 3. 암 발병위험 예측(MRI, EHR 이미지 분석하여 암발병 위험 및 치료 예후를 예측) 4. 안질환, 부정맥 예측(안저..