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Advanced Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란?

머신러닝이 마케팅 생태계 내에서 지속적으로 발전함에 따라 현대화된 알고리즘 접근법의 해석력이 중요해지고 있습니다. 지난 번 게시했던 머신러닝 해석력 관련 블로그에서 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법, 그리고 머신러닝 모델의 작동 원리에 대한 인사이트를 도출하는 변수를 표시하는 방법에 대해 설명한 바 있는데요. “우리는 머신러닝에 의해 구동되는 애플리케이션에 둘러싸여 있으며,

Artificial Intelligence | Customer Intelligence | Machine Learning
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
기업 성공 사례에서 인공지능(AI)의 혁신적인 역할을 살펴보다!

인공지능(AI)의 성장은 과연 디스토피아를 초래할까요? 인공지능은 굉장히 빠른 속도로 발전하고 있지만, 동시에 인공지능의 잠재적 위험성을 우려하는 목소리도 커지고 있는데요. 하지만 반대로 생각해보면 인공지능은 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라, 인간의 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 인공지능은 이미 헬스케어, 보험, 금융, 농업 등 대부분의 산업 분야에서 인간을 돕는 중추적인 역할을 하고 있는데요. 마찬가지로 SAS는 인공지능을

Artificial Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
인공지능(AI)이 재정의하는 윤리는? 윤리적인 인공지능 시스템 관리를 위한 4가지 핵심요소

인공지능(AI)은 1950년대부터 머신러닝, 링크 걸기 시작 딥러닝(deep learning), 인지 컴퓨팅(cognitive computing)이 점차 발전하면서 우리와 꽤 오랜 시간을 함께 해왔습니다. 최근 달라진 점이 있다면 아마 활용할 수 있는 데이터의 양이 어마어마하게 늘었다는 것인데요. 방대한 양의 데이터 덕분에 오늘날 과거에는 불가능했던 방식으로 인공지능 기반의 모델을 학습시킬 수 있게 되었습니다. 이러한 인공지능은 지금의 세상과 거대한 데이터를 이해하는

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