인공지능 기술이란 무엇인가?

인공지능 기술은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리, 기계 학습, 빅데이터의 다섯 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 컴퓨터 비전은 인간의 눈 대신 카메라와 컴퓨터를 사용하여 대상을 식별, 추적 및 측정하고 그래픽 처리를 수행하여 인간의 눈이 관찰하기에 더 적합한 이미지로 컴퓨터 처리를 수행하거나 탐지를 위해 장비로 전송하는 것을 말합니다. 음성인식 기술은 기계가 음성 신호를 인식, 이해 등의 과정을 거쳐 해당 텍스트나 명령으로 변환할 수 있도록 하는 첨단 기술입니다.

인공지능 기술은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리, 기계 학습, 빅데이터의 다섯 가지 주요 부분으로 구성됩니다.

1. 컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 사람의 눈 대신 카메라와 컴퓨터를 사용하여 대상을 식별, 추적 및 측정하고 컴퓨터 처리를 통해 이미지를 사람의 눈 관찰이나 기기 감지에 전송하는 데 더 적합하게 만드는 것을 말합니다. .

과학 분야인 컴퓨터 비전은 관련 이론과 기술을 연구하며, 이미지나 다차원 데이터로부터 '정보'를 얻을 수 있는 인공 지능 시스템을 구축하려고 합니다. 컴퓨터 비전은 아직 주로 영상정보 표현과 사물 인식 단계에 있는 반면, 인공지능은 추론과 의사결정에 더 중점을 두고 있다. 현재 컴퓨터 비전은 주로 보안 카메라, 교통 카메라, 무인 운전, 드론, 금융, 의료 등에 사용됩니다.

2. 음성 인식

음성 인식 기술은 기계가 인식 및 이해 과정을 통해 음성 신호를 해당 텍스트 또는 명령으로 변환할 수 있는 첨단 기술입니다.

음성 인식 기술은 크게 특징 추출 기술, 패턴 매칭 기준, 모델 훈련 기술의 3가지 측면을 포함합니다. 음성 인식은 인간-컴퓨터 상호 작용의 기초이며 주로 기계가 사람들이 말하는 것을 명확하게 이해하도록 하는 문제를 해결합니다. 현재 인공지능의 가장 성공적인 구현은 음성인식 기술이다. 음성인식은 현재 차량인터넷, 지능형 번역, 스마트홈, 자율주행 분야에서 주로 활용되고 있다.

3. 자연어 처리

자연어 처리는 일반적으로 자연어 이해와 자연어 생성의 두 부분으로 구성됩니다. 인간과 기계 간의 자연어 통신을 실현한다는 것은 컴퓨터가 자연어 텍스트의 의미와 자연어 텍스트를 모두 이해할 수 있게 한다는 것을 의미합니다. 주어진 의도, 생각 등을 표현하는데 사용됩니다. 전자를 자연어 이해라고 하고, 후자를 자연어 생성이라고 합니다. 자연어 처리는 컴퓨터 과학 및 인공 지능 분야에서 중요한 방향입니다.

특정 응용 분야에서는 상당한 자연어 처리 기능을 갖춘 실용적인 시스템이 등장했습니다. 일반적인 예로는 다국어 데이터베이스 및 전문가 시스템을 위한 자연어 인터페이스, 다양한 기계 번역 시스템, 전체 텍스트 정보 검색 시스템, 자동 요약 시스템 등이 있습니다.

4. 머신러닝

머신러닝은 기계에게 인간처럼 학습할 수 있는 능력을 부여하는 것입니다. 컴퓨터가 어떻게 인간의 학습 행동을 시뮬레이션하거나 구현하여 새로운 지식이나 기술을 습득하고, 기존 지식 구조를 재구성하여 이를 연속적으로 만들 수 있는지 연구하는 것을 전문으로 합니다. 스스로의 성능을 향상시키는 것이 인공지능의 핵심이다.

머신러닝은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생체 인식, 검색 엔진, 의료 진단, 증권 시장 분석, DNA 서열 분석, 음성 및 필기 인식, 전략 게임 및 로봇 사용 등 널리 사용되었습니다.

5. 빅 데이터

빅 데이터 또는 엄청난 양의 데이터는 더 강력한 의사 결정력, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 갖기 위해 새로운 처리 모델이 필요한 거대하고 높은 성장률과 다양성을 의미합니다. 즉, 다양한 형태의 데이터로부터 가치 있는 정보를 빠르게 얻을 수 있는 능력이 바로 빅데이터 기술이다. 빅데이터는 AI 지능의 업그레이드와 진화의 기반입니다. 빅데이터를 통해 AI는 지속적으로 시뮬레이션 훈련을 수행하고 진정한 인공지능에 더 가까이 다가갈 수 있습니다.

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