[Azure] AI-900, 인공지능 개요, azure

목차

AI artificial inteliigence

인공지능이 인간의 어떤 능력을 대체하느냐에 따라  아래의 범주로 나눈다.

- natural language processing 자연어(우리가 일상적으로 쓰는 대화) 처리

- Perception, Vision 인간의 인지, 감각

- knowledge representation 지식 표현, 추론, 추리

-motion, manipulation 움직임, 조정

-machine learning 기계학습

 

 

인공지능 학습에 편향성을 발생시키는 주요 원인

- skewed sample 틀린 것은 아니나, 한쪽으로 치우쳐진 왜곡된 샘플

- tainted example 잘못된 샘플(과거에는 맞았지만 지금은 틀리다던지..)

- limited featureds 결과에 중요한 요인이 되는 샘플이 누락

- sample size disparity 표본 크기가 불균형, 대부분 작을 경우 발생

- Proxies 편향의 원인이 되는 특성을 제거해도, 학습 과정에서 다른 특성으로부터 해당 특성이 도출되어 편향이 계속 발생. 예컨데, 성별을 고려하지 않으려고 성별 데이터를 제거했으나, 스포츠, 좋아하는 연예인 등을 통해 성별을 유추할 수 있음

 

 

Responsible AI

- Fairness

모든 사람을 공정하게 대하고, 비슷한 집단에 있는 사람이라면 편견 없이 동일한 판단을 내려야 한다.

bias가 없어야 함.

 

- Reliability and safety

신뢰성, 안정적

 출시 전 충분히 검증해야 함

 

- privacy and security

개인정보보호 및 보안

 

- inclusiveness

no one is left out, 다양성 반영

 

-transparency -> interpretability

개발자가 아닌 다른 사람도 해당 AI 시스템 동작을 해석할 수 있어야 한다. 

사용방법, 이유, 한계, 제언 등을 공개

 

- accountability

책임성

 

 

Microsoft AI Porfolio

마이크로소프트 사에서 제공하는 AI 포트폴리오이다.

일반 유저와 개발자&데이터사이언티스트로 구분되어 있고

이번 챕터에서 부터는 Azure를 공부한다.

 

 

 

Chat GPT 3.5, 이럴 때 쓰기 좋음!!

-보고서 작성, 새로운 아이디어 탐색, 같은 내용을 다른 어조로 변환, 단락을 요약하거나 번역할 때, 표 해석할 때 

출처: 이제현 책임연구원

 

 

 

Azure openAI 구성요소

OpenAI를 마이크로소프트가 거액에 인수함에 따라, Azure에서도 openAI 서비스를 이용할 수 있다.

Azure openAI의 구성요소는 아래와 같다.

- 기존의 생성 AI 모델 이용

- 사용자가 고유 데이터로 AI모델 미세 조정이 가능함

- 유해한 사용 사례는 감지하고 완화하는 기본 도구를 제공함

- RBAC 역할 기반 엑세스 제어

 

 

 

Azure 체험 계정 만들기

- 휴대전화 인증 절차가 있다.(기존에 체험 계정을 받았다면 중복 안됨)

- 소속 학교가 있으면 무료로 사용 가능하다.

- 대부분 초, 중, 고, 대학, 대학원에서 마이크로소프트 365 계정을 무료로 지원하고 있다.

- 신용카드 필요없음

https://azure.microsoft.com/ko-kr/free/students/

Azure for Students - 체험 계정 크레딧 | Microsoft Azure

 

 

 

Azure을 사용하는 이유

- 머신러닝의 종류

- 특정 상황에서 어떤 머신러닝을 적용하면 좋을지 공부

- 머신러닝 과정

- 머신러닝을 위한 기초 통계 지식

- 머신러닝이 작동하는 원리

 

 

 

머신러닝의 종류

- 지도학습: 회귀 regression, 분류 classification, 예측 forecast(회귀에 시간요소를 더함)

- 비지도학습: 이상값 감지 anomaly detection, 집단화/그룹화 clustering 

- 강화학습 

 

 

다음 시간에는 머신러닝의 지도학습 중 회귀를 이용해서 데이터를 가지고 실습해보도록 하겠다.