인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 시대를 더 깊이 탐구하면서 미래를 형성할 새로운 트렌드를 파악하여 앞서가는 것이 중요합니다. 2024년에는 이러한 기술에 혁명을 일으키고 전례 없는 가능성을 위한 길을 닦는 몇 가지 주요 발전이 예정되어 있습니다. 2024년 최고의 AI 및 머신러닝 트렌드 중 하나는 AI와 ML의 일상생활 통합 증가입니다.

2024년에 주목해야 할 AI 및 ML 동향        

~ 자치 차량 스마트 홈에서는 AI와 머신러닝 기술이 인간의 일상생활에 자연스럽게 스며들게 될 것입니다. 또 다른 흥미로운 발전은 자연어 처리(NLP)입니다. 2024년까지, NLP 알고리즘 인간의 언어를 놀랍도록 정확하게 이해하는 기계의 능력을 향상시킬 것입니다. 

설명 가능한 AI : NLP는 고객 서비스 챗봇, 가상 비서 및 언어 번역 도구에 혁명을 일으킬 것입니다. 또한, 설명 가능한 AI (XAI)는 2024년에 두각을 나타낼 준비가 되어 있습니다. 

AI 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 의사결정 프로세스를 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. XAI는 알고리즘이 어떻게 결론이나 권장 사항에 도달하는지에 대한 통찰력을 제공함으로써 투명성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 AI 애플리케이션에 대한 신뢰를 구축하는 데 필수적인 측면입니다. 

딥 러닝 모델: 깊은 학습 (DL)과 신경망은 최근 AI와 ML의 많은 발전을 이끄는 원동력으로 등장했습니다. 이러한 기술은 AI와 ML의 미래 환경을 심오한 방식으로 형성할 준비가 되어 있습니다. 2024년에도 계속 추진력을 얻을 주요 추세 중 하나는 더욱 복잡하고 정교한 DL 아키텍처의 개발입니다.

연구자들은 NLP, 이미지 인식, 자율적 의사결정 등 점점 더 복잡해지는 작업을 처리할 수 있는 신경망을 설계하고 있습니다. 이러한 발전을 통해 AI 시스템은 더욱 지능적이고 적응력이 뛰어나며 실제 문제를 처리할 수 있게 될 것입니다. 

또 다른 중요한 초점 영역은 DL 모델의 효율성과 확장성을 향상시키는 것입니다. AI 애플리케이션이 산업 전반에 걸쳐 널리 보급됨에 따라 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 DL 모델에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 

연구원들은 DL 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 분산 컴퓨팅, 병렬 처리, 모델 압축과 같은 기술을 탐색하고 있습니다. 아울러 이를 실현하기 위한 노력도 진행 중이다. 더 설명하기 쉬운 딥러닝 그리고 해석 가능합니다. 

현재 신경망의 한 가지 한계는 블랙박스 특성입니다. 결정을 내리는 방법에 대한 투명성이 부족한 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하는 것은 사용자와 이해관계자 사이에서 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하는 데 중요합니다. 

NLP와 로봇공학: NLP와 로봇 공학은 인간이 기계와 상호 작용하는 방식에 있어 혁신적인 변화를 공동으로 주도하고 있습니다. 기술이 전례 없는 속도로 계속 발전함에 따라 NLP와 로봇 공학의 융합은 보다 직관적이고 원활한 인터페이스를 생성하여 인간-기계 상호 작용의 경계를 재정의하도록 설정되었습니다.

이 획기적인 기술은 우리 일상 생활 어디에나 존재하는 Siri 및 Alexa와 같은 음성 비서의 길을 열었습니다. 2024년에는 NLP가 더욱 발전하여 기계가 인간 음성의 복잡한 뉘앙스를 이해하고 향상된 정확도로 응답할 수 있게 될 것으로 예상됩니다. 

인셀덤 공식 판매점인 로봇공학, NLP와 결합 인간과 기계의 상호작용을 새로운 차원으로 끌어올립니다. 로봇 공학은 AI 시스템에 물리적 구현을 ​​제공하여 주변 환경을 인식하고 물리적 세계의 객체와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 

인간과 기계 사이의 혁명적인 상호 작용은 의료, 고객 서비스, 제조, 교육, 교육 등 다양한 영역에서 엄청난 잠재력을 갖고 있습니다. 엔터테인먼트.

컴퓨터 비전, AR 및 VR: 컴퓨터 비전, 증강 현실(AR), 가상 현실(VR) 기술은 인간이 주변 세계를 인식하고 몰입하는 방식을 변화시킬 것입니다. AI와 ML이 계속해서 발전함에 따라 2024년에는 이러한 기술이 더욱 정교해지고 영향력이 커질 것입니다. 

AI 알고리즘으로 구동되는 컴퓨터 비전은 이미지나 비디오에서 시각적 정보를 캡처하는 데 도움이 됩니다. ~ 안에 건강 관리, 컴퓨터 비전은 비교할 수 없는 정확도로 의료 스캔을 분석하여 조기 질병 감지에 도움을 줄 수 있습니다. 운송 분야에서는 보다 안전한 탐색을 위해 자율주행차의 인식 능력을 향상시킬 수 있습니다.

AR과 VR 인간의 인식을 "디지털 콘텐츠와 실제 환경이 혼합된" 독특한 세계로 옮겨갈 것입니다. 교육에서 AR은 대화형 요소를 교과서나 교실에 오버레이하여 수업을 더욱 흥미롭고 대화형으로 만들어 전통적인 학습 방법을 변화시킬 수 있습니다. 

VR은 항공이나 제조와 같은 산업에서 현실적인 훈련 시뮬레이션의 가능성을 열어줍니다. 또한 AR과 VR은 다음과 같은 가능성을 제시합니다. 노름 현실 세계와 가상 세계 사이의 경계를 모호하게 만드는 "불신의 정지"를 가능하게 함으로써 엔터테인먼트 부문에 적용됩니다. 

강화 학습 및 작업 자동화: 미래를 형성할 중요한 추세 미래의 일 강화 학습을 통해 작업 자동화가 증가하고 있습니다. 강화 학습은 알고리즘이 결정에 대해 받는 즉각적인 피드백이나 보상을 기반으로 결정을 내리는 방법을 학습하는 ML의 한 유형입니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI 시스템은 시간이 지남에 따라 성능을 최적화하여 궁극적으로 자율적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 

인력에 대한 영향은 심오합니다. 자동화는 수년 동안 다양한 산업에서 우려 사항이 되어 왔지만, 강화 학습은 AI 시스템이 사람의 개입 없이 지속적으로 적응하고 개선할 수 있도록 함으로써 자동화를 한 단계 더 발전시킵니다. 

AI로 인해 반복적인 작업이나 예측 가능한 의사결정이 수반되는 전통적인 직장 역할이 사라질 수 있습니다. 그러나 창의성, 비판적 사고, 공감, 문제 해결과 같은 인간 고유의 기술을 활용하면서 AI 시스템과 함께 작업하고 자신의 역량을 활용할 수 있는 개인에 대한 수요가 증가할 것입니다. 

지능형 가상 비서 및 윤리적 AI: AI와 ML이 계속 발전함에 따라 지능형 가상 비서 (IVA)는 우리 일상생활의 필수적인 부분으로 떠오르고 있습니다. Apple의 Siri 또는 Amazon의 Alexa와 같은 AI 기반 비서는 개인화된 경험과 직관적인 인터페이스를 제공함으로써 인간이 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 

중요한 과제는 AI 알고리즘 내의 편견과 관련이 있습니다. IVA는 사회에 존재하는 고유한 편견을 포함할 수 있는 방대한 양의 데이터에 대해 교육을 받았습니다.     

또 다른 중요한 관심사는 데이터 프라이버시. IVA는 사용자의 선호도, 행동, 심지어 개인적인 대화에 대한 데이터를 지속적으로 수집합니다. 이로 인해 이 데이터가 어떻게 저장, 사용 및 보호되는지에 대한 의문이 제기됩니다. 편의성과 개인 정보 보호 사이의 균형을 맞추는 것은 대중의 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다. 

2023년부터 2024년까지 지속될 상위 XNUMX대 AI 트렌드

내년에는 AI 기술이 획기적인 발전을 이룰 엄청난 잠재력이 있습니다. 다음은 세계를 지배할 주요 AI 트렌드입니다. AI 환경: 

• 윤리적 AI: 편견과 개인정보 보호에 대한 우려가 높아지면서 윤리적 고려 사항 AI 시스템의 개발 및 배포를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 조직은 사회적 가치에 부합하는 투명하고 공정하며 책임감 있는 AI 솔루션 구축을 우선시할 것입니다. 

• 대화 형 AI : NLP는 이미 우리가 기계와 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 앞으로 몇 년 안에 대화형 AI는 더욱 정교해지며 음성 비서, 챗봇, 가상 에이전트를 통해 인간과 기계 간의 원활한 상호 작용이 가능해질 것입니다. 

• 에지 컴퓨팅: 데이터 볼륨이 계속해서 폭발적으로 증가함에 따라 모서리 실시간 의사결정에 매우 중요합니다. AI 기능과 결합된 엣지 컴퓨팅을 통해 소스에서 데이터를 더 빠르게 분석하는 동시에 클라우드 인프라에 대한 대기 시간과 의존도를 줄일 수 있습니다. 

• 설명 가능한 AI XAI: 투명성이 부족하면 신뢰가 저해되고 의료 및 금융과 같은 중요한 영역에서 AI 시스템의 채택이 제한됩니다. 그러므로, XAI 이러한 문제를 해결하기 위한 솔루션으로 등장했습니다. XAI는 특정 결정에 도달하는 데 대한 그럴듯한 설명을 제공할 수 있는 AI 모델 개발에 중점을 둡니다. 이 접근 방식에는 규칙 기반 시스템, NLP 및 시각화 방법과 같은 기술을 활용하는 것이 포함됩니다.

• 사이버 보안과 AI의 교차점: 2023년에는 사이버 위협에 대한 AI 시스템의 취약성에 대한 우려가 커졌습니다. 이러한 우려로 인해 사이버 보안과 AI의 교차점을 탐색하여 안전한 AI를 향한 발전에 중점을 두게 되었습니다. AI와 관련된 잠재적 위험은 AI 알고리즘을 조작하는 적대적 공격부터 학습 데이터 세트 손상을 목표로 하는 데이터 중독에 이르기까지 다면적입니다. 

이러한 위협을 완화하기 위해 연구원과 업계 전문가는 AI 시스템에 특별히 맞춤화된 강력한 사이버 보안 관행의 필요성을 강조하기 시작했습니다. 연구 분야 중 하나는 적의 공격에 저항하는 안전한 ML 알고리즘을 개발하는 것입니다. 이러한 알고리즘은 생성적 적대 네트워크(GAN) 및 차등 개인 정보 보호와 같은 기술을 활용하여 악의적인 조작에 대한 복원력을 강화합니다. 또한 엄격한 데이터 검증 프로세스를 구현하고 이상 탐지 방법을 사용하여 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 만들기 위해 노력하고 있습니다.

2023년부터 2024년까지 지속될 상위 XNUMX개 ML 동향

올해에도 계속해서 큰 파장을 일으킬 주요 ML 트렌드는 다음과 같습니다.

• 양자 기계 학습(QML): QML은 2023년부터 2024년까지 계속해서 상당한 발전과 적용이 예상되면서 AI 분야의 판도를 바꾸는 역할을 했습니다. QML은 양자 컴퓨팅과 ML 알고리즘의 성능을 결합하여 컴퓨터의 능력을 넘어서는 복잡한 문제를 해결합니다.

• ML을 위한 전이 학습: 전이 학습은 ML 분야에서 혁신적인 개념으로 등장하여 상당한 발전과 성공 사례를 가져왔습니다. 이 접근 방식을 사용하면 머신러닝 모델 한 작업에서 얻은 지식을 활용하고 이를 다른 작업에 적용하여 성능을 향상하고 교육 시간을 단축합니다. 전이 학습의 주요 발전 중 하나는 대규모 데이터 세트에 대한 심층 신경망(DNN)의 사전 훈련입니다. 방대한 양의 데이터에 대한 모델 학습을 통해 광범위한 작업에 적용할 수 있는 일반적인 기능을 학습할 수 있습니다. 

• ML의 이상 감지: 이상 탐지는 머신러닝 시스템의 중요한 구성 요소로 등장하여 데이터 세트에서 이상값이나 예상치 못한 패턴을 식별할 수 있습니다. ML 애플리케이션의 복잡성과 규모가 계속 증가함에 따라 최적의 성능과 효율성을 보장하기 위해서는 정확한 이상 탐지 기술의 필요성이 중요해졌습니다. 이상 탐지의 한 가지 두드러진 추세는 다음과 같은 통합입니다. 고급 통계 모델 ML 알고리즘을 사용합니다. 

• 예측 분석을 위한 시계열 예측: 시계열 예측 오랫동안 ML의 중요한 측면이었으며 미래 추세와 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다. 2024년에도 이러한 추세는 예측 분석의 정확성과 효율성을 더욱 향상시키는 몇 가지 혁신적인 접근 방식을 통해 계속될 것으로 예상됩니다. 시계열 예측의 주요 발전 중 하나는 DL 기술의 통합입니다. 순환 신경망(RNN) 및 장단기 기억(LSTM) 네트워크와 같은 DL 모델은 시계열 데이터 내에서 복잡한 시간적 종속성을 포착하는 데 유망한 결과를 보여주었습니다. 

• ML에서는 데이터 증강이 중심 단계를 차지합니다. ML 영역에서는 데이터 증강이 2023년부터 2024년까지 계속될 주요 추세로 떠오르고 있습니다. ML 모델이 더욱 복잡해지고 훈련을 위해 더 큰 데이터 세트가 필요함에 따라 데이터 증강 기술은 레이블이 지정된 데이터의 부족 문제를 해결하는 솔루션을 제공합니다. . 데이터 확대 기존 데이터 샘플에 다양한 변환을 적용하여 합성 예제를 생성하는 작업이 포함됩니다. 

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• 출처: https://www.dataversity.net/ai-and-machine-learning-trends-in-2024/