책임감 있는 AI란? : Responsible AI 이번 포스팅은 aws INNOVATE 기조 연설에서 가져온 내용입니다. 책임감 있는 AI란 무엇일까요? 인공지능의 영향력은 급격히 커져가고 있고, 인공지능의 성장에는 책임이 따릅니다. 그래서 인공지능의 성장에는 책임이 따릅니다. 책임감 있는 AI를 확보하기 위해선 무엇을 해야 할까요? aws에서는 다음 6가지 관점에서 Responsible AI를 설명하고 있습니다. 1. 공정성 (Fairness) : 성별 인종 언어에 관계없이 사용자에게 동등한 서비스를 제공해야 한다는 것입니다. 2. 설명가능성 (Explainability) : 인공지능이 결정을 내리는 이유와 방법을 설명할 수 있어야 된다는 것을 의미합니다. 3. 강건성 (Robustness) : 인공지능 시스템에 대해 외부의 공격이나 예기치 않은 오동..

고성능 파이썬 인공지능이 부상하면서 파이썬의 입지는 커졌습니다. 파이썬은 표현력이 좋고 배우기 쉽습니다. 많은 파이썬 라이브러리는 타 언어로 작성된 도구를 감싸서 다른 시스템도 쉽게 호출할 수 있도록 합니다. 예를들어 사이킷런(scikit-learn)의 경우 C로 작성된 LIBLINEAR와 LIBSVM을 사용하고, 넘파이(numpy)는 BLAS(Basic Linear Algebra System)와 함께 C 또는 포트란 라이브러리를 사용합니다. 하지만 파이썬은 동적이며 컴파일 되지 않습니다. 파이썬의 인터프리터는 메모리 할당과 정렬, 데이터 보내는 순서 등을 고민할 필요 없게 하지만, 많은 성능상의 비용을 치뤄야 합니다. 이외에도 많은 단점이 있으며 결과적으로 파이썬은 느리고 효율적이지 못합니다. 이 책에선 파이썬이 가..

GAN 인 액션 GAN 인 액션은 텐서플로와 케라스를 활용하여 여러가지 GAN 모델을 구축해볼 수 있는 책입니다. 많은 인공지능 도서를 번역하신 박해선님께서 옮겼습니다. 최근 디퓨전 모델이 부상하며 GAN에 대한 인기가 조금 사그라들었지만, 텐서플로에 익숙하다면 여러가지 모델을 실습해보며 GAN을 배워볼 수 있는 책이라 생각됩니다. 이 책의 구성은 다음과 같습니다. 1. GAN 시작하기 2. 오토인코더와 생성 학습 3. 첫 번째 GAN 구현하기 4. DCGAN 5. GAN 훈련의 어려움과 노하우 6. ProGAN 7. SGAN 8. CGAN 9. CycleGAN 10. 적대 샘플 11. 실용적인 GAN 애플리케이션 12. 향후 전망 이 책에 등장하는 소스 코드는 아래 깃허브에서 확인하실 수 있습니다. GitHub - r..

머신러닝 디자인 패턴 '머신러닝 디자인 패턴' 은 기업에서 발생할 수 있는 시나리오에 대해 효율적인 머신러닝 파이프라인과 MLOps 구축을 위한 디자인패턴 책입니다. 데이터의 표현, 운영, 반복성, 재현성, 유연성, 설명 가능성, 공정성에 대한 30가지 디자인 패턴이 담겨 있습니다. 대부분의 인공지능 도서들은 머신러닝 딥러닝에 대한 이론을 설명하고 있습니다. 반면 '머신러닝 디자인패턴' 은 구글의 뛰어난 머신러닝 실무자들이 참여해 만든 책입니다. 그래서 머신러닝으로 실제 문제를 해결하고 비즈니스를 할 때 도움이 될 수 있습니다. 연구자보단 기업의 머신러닝 엔지니어를 위한 책이라고 할 수 있습니다. 이 책의 구성은 다음과 같습니다. 1. 머신러닝 디자인 패턴의 필요성 2. 데이터 표현 디자인 패턴 3. 문제 표현 디자인 패턴 ..