AI: What is Machine Learning?
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0:08 - 0:12저는 Ale Flores라고 합니다. Alexa에서 제품 관리를 맡고 있습니다.
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0:12 - 0:15저는 Dr. Chelsea Haupt입니다. Allen Institute for Artificial
Intelligence에서 근무하고 있고, -
0:15 - 0:20AI 기반 학술 검색 엔진 개발에 힘쓰고 있어요.
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0:21 - 0:26사방을 둘러보면 컴퓨터들이 결정을 내리고 그러한 결정에 우리의 일상이
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0:26 - 0:31영향을 받고 있어요. 인터넷 검색을 하거나 뉴스 피드를 스크롤해서 볼 때
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0:31 - 0:34우리가 무엇을 볼지 컴퓨터가 결정하죠.
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0:34 - 0:39컴퓨터는 벌써 우리 얼굴을 분간하고 목소리를 알아들을 수 있고,
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0:39 - 0:44머지않아 차를 몰고 질병을 진단할 거예요. 사람보다도 훨씬 나을 걸요.
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0:44 - 0:47그러면 이 모든 게 어떻게 가능한 건가요?
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0:48 - 0:53AI라거나 인공지능이라고 하는 걸 들어보신 적 있을 거예요.
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0:53 - 0:57진정한 인공지능은 수십 년 멀었어요.
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0:57 - 1:02하지만 오늘 여기 있는 AI 형태는 기계학습이라고 해요.
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1:02 - 1:05자기도 모르게 매일 상호작용하고 있을 형태의 AI죠.
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1:05 - 1:11세계적으로 중요한 몇몇 문제들을 해결하는 데 도움이 되는 기회랍니다.
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1:13 - 1:18기계학습 덕에 컴퓨터가 프로그래밍이 명시되지 않아도 패턴을 인지하고
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1:18 - 1:21결정을 내리는 거예요.
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1:22 - 1:28흥미로운 점은 전에 우리가 했던 것과는 완전히 다른 방식으로
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1:28 - 1:30컴퓨터를 프로그래밍하는 일이란 거죠.
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1:31 - 1:37기계학습을 이용하면 컴퓨터를 한 단계 한 단계 프로그래밍하는 대신,
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1:37 - 1:44우리가 시행착오와 수많은 연습을 통해 배우는 것처럼 학습하도록 프로그래밍할 수 있어요.
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1:45 - 1:49학습은 경험에서 오는 것이고, 기계학습에도 마찬가지로 적용되죠.
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1:49 - 1:54이 경우 “경험”은 아주 아주 많은 데이터를 뜻해요.
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1:54 - 1:58기계학습은 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트,
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1:58 - 2:05어떤 형식의 데이터든 취할 수 있고 그 데이터에서 패턴을 인식하기 시작합니다.
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2:06 - 2:11일단 데이터에서 패턴을 인식하는 법을 배우면 그런 패턴들을 바탕으로 해서
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2:11 - 2:13예측하는 법도 배워요.
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2:13 - 2:18차 이미지와 자전거 이미지 사이에서 차이를 발견하는 식으로요.
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2:21 - 2:26AI와 기계학습이 전반적인 사회에서 하는 역할이 점점 커지고 있어요.
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2:27 - 2:29우리의 미래를 가꾸고 있죠.
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2:29 - 2:35그래서 어느 정도 직접 경험을 해가며 어떤 원리인지 배우는 게 아주 중요합니다.
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2:35 - 2:39여러분의 기계학습 모델을 학습시켜 볼 기회가 바로 앞에 있습니다.
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2:41 - 2:47잊지 마세요. AI는 여느 도구와 마찬가지입니다. 일단 지식을 갖추면 힘이 됩니다!
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- AI: What is Machine Learning?
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AI is all around us. The most widely used form of AI is called Machine Learning and you probably interact with it every day. Find out what Machine Learning is and how it's changing our world.
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