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Automated Machine Learning (AutoML): 데이터 준비에서 모델 배포까지

Automated Machine Learning (AutoML): 데이터 준비에서 모델 배포까지 오늘날, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 다양한 산업에서 빠르게 확산되고 있으며, 그 중에서도 자동화된 머신러닝(Automated Machine Learning, AutoML)은 데이터 과학자와 개발자들에게 큰 관심을 받고 있습니다. AutoML은 머신러닝 모델을 구축하는 과정에서의 복잡성을 줄이고, 데이터를 준비하고 모델을 학습하는 과정까지 자동화하는 기술입니다. 이러한 기술은 특히 비전문가들이 머신러닝 모델을 쉽게 사용할 수 있게 만들어주며, 기업들이 데이터 기반 결정을 내리는 데 큰 도움이 됩니다. 1. AutoML의 정의와 중요성 AutoML은 머신러닝 모델을 구축하는 과정을 자동화하여, 데이..

Privacy-Preserving AI: Differential Privacy와 Federated Learning을 통한 데이터 보호 기술

Privacy-Preserving AI: Differential Privacy와 Federated Learning을 통한 데이터 보호 기술 오늘날 인공지능(AI) 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 데이터 보호와 개인 정보 보호의 중요성은 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. AI 모델은 대규모 데이터를 필요로 하며, 이로 인해 개인정보 침해나 데이터 유출이 우려되는 상황이 자주 발생하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Privacy-Preserving AI가 주목받고 있으며, 그 중에서도 Differential Privacy와 Federated Learning 기술은 개인 정보를 보호하면서도 AI 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있는 혁신적인 방법으로 각광받고 있습니다. 1. Privacy..