분류 전체보기69 AI 트루스 여태껏 서평단 활동을 하면서 IT 기술서만 받아 리뷰를 하다가, 처음으로 교양서에 가까운 책을 받아 보게 되었다. 언젠가부터 지하철에서 스마트폰을 보는 대신 책을 읽는 습관을 들이자는 생각을 하게 되었고, 이번 달 등하교길은 이 책과 함께 했다. 책을 다 읽고 나서는, 내가 지금까지 본 모든 인공지능 도서 중 가장 잘 쓰였다는 생각이 들었다. 절대적인 독서량이 많은 편은 아니지만, 의식적으로 꾸준한 독서 습관을 들이려 노력하고 있고, 학교를 오고 가며 조금씩이라도 책을 읽으려곤 한다. 그리고 관심 분야가 인공지능이다 보니, 관련 도서를 꽤나 읽었는데, 이 책은 그 중에서도 가장 괜찮다는 생각을 했다. 아이러니하게도 인공지능에 대해 쓴 책의 저자 중, 인공지능 전문가가 아닌 경우가 정말 많다. 그러다보니 .. 2024. 9. 29. 쓸모 있는 AI 서비스 만들기 노코드, 로우코드 개발 도구들이 발전하면서, 인공지능 기술의 원리나 관련 코드를 구현하는 방법을 잘 몰라도 AI 서비스를 만들기가 정말 쉬워졌습니다. 게다가 사전 학습된 모델의 성능이 매우 뛰어나기 때문에, 간단한 코드를 이해하고 구현할 실력만 있다면 복잡한 작업을 거치지 않고도 나만의 AI를 뚝딱 만들수가 있게 되었죠. 이 책은 실용적인 관점에서, 이미 잘 만들어진 우수한 성능의 AI 모델이나 서비스를 활용하여 나만의 AI를 만드는 다양한 방법을 소개합니다. 다수의 사례를 통해 이미 잘 구축된 사전 학습 모델의 기능을 응용하는 방법을 구체적으로 설명합니다. 약간의 구현 능력이 요구되기는 하지만, 전체적으로 직접 AI 모델을 구현한다기보다는, 배포된 모델을 불러오고 모델의 작업을 지시하는 것이 주요 내용.. 2024. 8. 25. 머신러닝 리스크 관리 with 파이썬 인공지능 기술은 하루가 멀다하고 나날이 발전하고 있습니다. 어느덧 인공지능이 인간의 수준에 준하는 성능을 갖추게 되면서 새로운 연구분야가 떠오르고 있습니다. 바로 AI Safety입니다. 작동 원리를 명확하게 파악할 수 없는 인공지능이 무서울 정도로 놀라운 성능을 보여주다보니 근거 없는 루머도 계속해서 퍼지고 있습니다. 하지만 그와 별개로 안전한 인공지능 연구는 분명히 필요합니다. 이 책은 그 필요성을 바탕으로 안전한 AI를 개발하고 배포하기 위한 방법에 대해 다룹니다. 인공지능 위험관리의 이론과 실제 적용 사례라는 제목으로 시작하는 1부에서는 인공지능 규제에 대한 현황을 소개하고 해석 및 설명 가능한 머신러닝, 이른바 XAI에 대해 다룹니다. 그리고 인공지능의 안전성을 높이기 위한 방법을 소개합니다. .. 2024. 6. 23. 실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 인공지능 개념을 공부한 뒤 반드시 해봐야 할 것은 코드로의 적용입니다. 이론만 알고 결국 기술로 활용할 수 없다면, 인공지능의 묘미를 제대로 살리지 못하는 게 되겠죠. 이 책은 제목에서도 알 수 있듯이 머신러닝을 실무에 적용할 수 있는 방법을 다룹니다. 책의 내용은 인공지능 분야에서 주로 사용하는 데이터의 형태인 행렬(또는 텐서)을 다루는 방법을 설명하는 것으로 시작합니다. 그리고 다양한 형태의 데이터를 불러오고, 전처리하는 방법을 이어서 학습합니다. 인공지능 프로젝트의 핵심은 데이터 전처리입니다. 실제로 대부분의 작업은 데이터를 처리하는 과정에서 이루어질 정도로 데이터 전처리는 매우 중요한 과정입니다. 책에서는 텍스트와 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 다루는 방법을 매우 구체적으로 설명합니다. 데이터.. 2024. 5. 26. 이전 1 2 3 4 ··· 18 다음
