GNN(Graph Neural Network)로 내 소비 패턴 예측하기

Graph Neural Network로 내 소비 패턴 예측하기들어가며일상에서 발생하는 수많은 거래들 - 카페에서 커피를 마시고, 식당에서 식사하고, 교통비를 결제하는 모든 순간들이 사실은 하나의 거대한 네트워크를 형성합니다. 이 글에서는 Graph Neural Network(GNN)이해를 위한 목적으로 GNN 활용하여 이러한 거래 데이터의 숨겨진 패턴...

인공지능에서 수학의 필요성과 수학적 기초 -#2

인공지능에서 수학의 필요성과 수학적 기초 (상세 편)안녕하세요! 이전 포스트에서 AI의 기본 수학적 기초를 소개했는데요, 이번에는 더 구체적으로 각 분야를 깊이 파고 들어보겠습니다. 사용자가 제안해주신 주제들을 중심으로 설명하겠습니다. AI는 수학 없이 표면적으로만 사용할 수 있지만, 진짜 이해와 혁신은 수학에서 나옵니다.아래는 AI/머신러닝에서 핵심...

인공지능에서 수학의 필요성과 수학적 기초

인공지능에서 수학의 필요성과 수학적 기초안녕하세요! 인공지능(AI)이 세상을 바꾸고 있는 요즘, 많은 사람들이 AI를 배우고 싶어 합니다. 하지만 AI를 제대로 이해하고 활용하려면 수학이 필수적이라는 사실을 모르는 경우가 많아요. 오늘 이 블로그 포스트에서는 왜 AI에서 수학이 중요한지, 그리고 어떤 수학적 기초가 필요한지 자세히 설명하겠습니다.AI는...

데이터는 누구나 모을 수 있지만, 지혜로 바꾸는 조직만 살아남는다.

Data-Information-Knowledge-Wisdom“데이터는 누구나 모을 수 있지만, 지혜로 바꾸는 조직만 살아남는다.” 데이터링크(주) 박종영 1. Data (데이터)맥락 없는 원시 사실 – 수집된 숫자, 기호, 신호예시설명50,000원주가가 5만 원이라는 순수한 숫자36.5°C체온 수치120bpm심박수의미 없음오류 가능성 있음그 자...

우리 공장의 AI, 왜 자꾸 엉뚱한 답을 할까?

우리 공장의 AI, 왜 자꾸 엉뚱한 답을 할까?현장에서 마주한 불편한 진실품질 불량이 발생했습니다. 원인을 찾기 위해 최신 AI 시스템에 물어봅니다:"Lot A-2024-1127에서 표면 거칠기 불량이 발생했는데, 원인이 뭐지?"AI가 그럴듯한 답변을 내놓습니다:"과거 유사 사례를 보면 온도 조건이 문제였습니다""작년 B 라인에서 비슷한 증상이 있었습...

벡터 검색을 넘어: GenAI 애플리케이션의 정확성과 신뢰성을 극대화하는 방법

1. 서론: GenAI의 현주소와 새로운 과제생성형 AI(GenAI) 애플리케이션의 성능은 외부 지식을 얼마나 효과적으로 통합하여 정확성과 신뢰성을 높이는지에 달려 있습니다. 이러한 목적으로 거대 언어 모델(LLM)을 외부 데이터 소스와 연결하는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기술은 업계 표준으로 빠...

데이터 컨텍스트화: 산업 AI 시대를 여는 비즈니스 혁신 전략

성장의 숨은 병목 현상: 산업 데이터의 현재와 문제점산업계의 리더들은 데이터라는 새로운 자원을 확보했지만, 그 이면에는 성장을 잠식하는 조용한 위기가 도사리고 있습니다. 데이터는 넘쳐나지만, 정작 의사결정에 필요한 지혜는 고갈되는 '데이터 홍수 속의 기아' 현상이 바로 그것입니다. 이 문제는 단순히 데이터를 저장하고 관리하는 기술적 차원의 과제를 넘어...

제조 AI 융합 - 데이터 융합

제조 AI 융합 - 데이터 융합(상호 보완적 활용) 제조 현장은 빠르게 디지털화 되고 있습니다. 그러나 설계, IoT 센서 로그, 품질 검사, 작업 지시서 처럼 각기 다른 형식의 데이터가 제각각 존재한다면 그 가치는 충분히 발휘되지 못합니다. 이 문제를 해결하기 위한 핵심은 데이터 융합(Data Fusion) 이며, 이를 가능하게 하는 네 가지 기술이...

AAS + Knowledge Graph 융합 시스템: 차세대 스마트 제조를 위한 혁신적 접근

AAS + Knowledge Graph 융합 시스템: 차세대 스마트 제조를 위한 혁신적 접근서론현재 Industry 4.0 환경에서 Asset Administration Shell(AAS)은 디지털 자산 표준화의 핵심 역할을 하고 있으나, 복잡해지는 제조 환경의 지능형 요구사항을 완전히 충족하기에는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하고 진정한 스마...

AAS and Knowledge Graph for Zero Defect Manufacturing using LLM

제조 AI 융합은 데이터가 자산이고 그 자산인 산업설비 데이터와 경험데이터를사람과 AI가 쉽게 이해·활용할 수 있는 자산으로 바꾸기 위함. . . 최신기술을 융합하여 제조혁신에 활용하기 위한 연구와 활용 방안 검토 문제 상황“사출 성형 공정에서는 제품 치수 편차와 같은 불량이 자주 발생합니다.문제는, 공정 데이터(온도, 압력, 클램핑 압력)는 기계...

JAX란 무엇인가? - Google의 차세대 수치 연산 라이브러리-#2

소개JAX는 Google에서 개발한 고성능 수치 연산 라이브러리로, NumPy와 호환되는 API를 제공하면서도 GPU/TPU 가속화, 자동 미분, JIT 컴파일 등의 현대적인 기능을 제공합니다. 머신러닝과 과학 계산 분야에서 NumPy의 한계를 뛰어넘는 강력한 도구로 주목받고 있습니다.NumPy와 비교한 JAX의 장점1. 하드웨어 가속화NumPy: C...

JAX란 무엇인가? - Google의 차세대 수치 연산 라이브러리 #1

JAX란 무엇인가?데이터 사이언스와 머신러닝 분야에서 일하다 보면 NumPy의 한계를 느끼는 순간들이 있습니다. 대용량 데이터를 처리할 때 느린 속도, GPU를 활용하지 못하는 아쉬움, 복잡한 미분 계산을 수동으로 해야 하는 번거로움 등 말이죠. 이런 문제들을 해결하기 위해 Google에서 개발한 것이 바로 JAX입니다.JAX는 NumPy와 호환되는 ...