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연속 학습(Continual Learning) AI: 실시간 환경에 적응하는 인공지능의 미래 인공지능 시스템이 실제 환경에 점점 더 깊이 통합됨에 따라, 새로운 데이터를 통해 지속적으로 학습하면서도 기존 지식을 잊지 않는 능력이 필수적입니다. 이러한 능력을 연속 학습(Continual Learning) 또는 지속 학습(Lifelong Learning)이라 하며, 이는 AI 시스템의 설계, 배포, 발전 방식에 근본적인 변화를 일으키고 있습니다.연속 학습이란?연속 학습은 머신러닝 모델이 시간 순서대로 도착하는 데이터 스트림에서 지속적으로 학습하는 패러다임입니다. 기존 머신러닝은 고정된 데이터셋에 대해 한 번 학습하는 방식이지만, CL 시스템은 새로운 작업, 도메인, 환경에 맞춰 지속적으로 적응할 수 있습니다.이러한 접근법은 데이터가 시간이 지나면서 변화하거나, 메모리 한계 또는 개인정보 보호로 인해.. 2025. 6. 19.
인공지능이 바꾸는 일자리의 미래 서론인공지능(AI)은 우리의 삶과 일의 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 반복적인 작업을 자동화하는 것부터 복잡한 의사결정을 가능하게 하는 것까지, AI 기술은 점점 더 세계 경제 전반에 통합되고 있습니다. 그 결과, 고용의 미래는 중대한 전환점을 맞고 있습니다. 일부 일자리는 대체될 위기에 처해 있지만, 새로운 기회도 함께 등장하고 있습니다. 이 글에서는 AI가 일자리 환경에 어떻게 영향을 미치고 있는지, 어떤 직무가 가장 영향을 받고 있는지, 미래를 위해 필요한 역량은 무엇인지, 개인과 조직이 어떻게 대비해야 하는지를 다룹니다.AI와 고용의 변화: 이중적인 이야기일자리 대체AI는 패턴 인식, 데이터 분석, 반복적 업무 처리에 강점을 보입니다. 이로 인해 제조업, 물류, 고객 서비스, 심지어 저널.. 2025. 6. 11.
AI와 머신러닝의 차이점과 실제 활용 사례 AI와 머신러닝의 차이점과 실제 활용 사례최근 몇 년 사이 “인공지능(AI)”과 “머신러닝(ML)”이라는 용어는 다양한 산업에서 주목받는 키워드가 되었습니다. Siri나 Alexa 같은 음성 비서부터 은행의 사기 탐지 시스템에 이르기까지, AI와 ML은 우리가 사는 세상을 급격히 변화시키고 있습니다. 하지만 여전히 많은 사람들이 이 두 용어를 혼동하거나 같은 의미로 사용하고 있습니다. 본 글에서는 AI와 ML의 개념을 명확히 구분하고, 여러 분야에서의 실제 활용 사례를 통해 그 차이를 이해하도록 돕겠습니다.인공지능(AI)이란?인공지능은 기계가 ‘지능적’이라고 여겨지는 방식으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 광범위한 개념입니다. 인간의 지능을 모방하는 시스템을 만들고자 하는 것으로, 여기에는 추론, 학습,.. 2025. 6. 4.

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