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알고리즘의 딜레마, 기술이 만든 선택의 문제

알고리즘은 우리의 일상에서 보이지 않는 손처럼 작용하고 있다. 검색 엔진, 소셜 미디어, 온라인 쇼핑, 금융, 의료, 자율주행차 등 수많은 결정이 알고리즘에 의해 자동화되고 있다. 하지만 이 편리한 기술이 언제나 올바른 선택을 할까? 우리는 알고리즘이 공정하고 객관적이라고 믿지만, 실제로는 편향성과 윤리적 문제를 포함하고 있다. 알고리즘이 인간의 삶을 결정하는 시대에, 우리는 이 기술이 가진 딜레마를 어떻게 해결해야 할까?알고리즘이란 무엇인가?알고리즘(Algorithm)은 특정 문제를 해결하기 위한 명령어의 집합이다. 컴퓨터가 수행할 수 있도록 작성된 논리적 절차이며, 데이터를 분석하고 의사결정을 자동화하는 데 사용된다.알고리즘이 작동하는 방식데이터 입력 – 알고리즘은 대량의 데이터를 입력받아 학습한다...

디지털 2025.03.05

머신러닝 vs 딥러닝: 기술 차이와 사례 분석

머신러닝과 딥러닝은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 데이터를 학습하여 문제를 해결하는 기술입니다. 두 기술은 목표는 비슷하지만 작동 원리와 응용 방식에서 차이가 있습니다. 머신러닝과 딥러닝의 핵심 차이점과 다양한 사례를 통해 기술의 특징을 알아보겠습니다.머신러닝이란?정의: 머신러닝은 데이터를 학습하고, 규칙을 찾아내어 미래를 예측하거나 의사결정을 내리는 기술입니다.특징:알고리즘 기반 학습: 데이터에서 패턴을 찾아내는 알고리즘을 사용합니다.인간의 개입 필요: 특성(Feature)을 사람이 직접 설계해야 합니다.적용 분야:스팸 필터링: 이메일을 분석해 스팸 여부를 판단.추천 시스템: 소비자의 선호도를 분석해 영화, 음악, 상품 추천.금융 사기 탐지: 거래 데이터를 분석해 비정상적인 패턴을 탐지.딥러닝이란?정..

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