서진호

인공지능 산업 분석가/컨설턴트

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커리어리 친구들, 이미 제 프로필에 MIT 테크놀리지 리뷰 한국판 칼럼니스트라고 되어 있는 것을 보셨을텐데요, 현재 온라인으로 베타테스트 중입니다. 데이터 사이언티스트나 머신러닝 엔지니어 관련 업무를 하고 계시면, 데이터 시프트(Data Shift)라는 문제에 대해 한 번쯤 경험해 보았을 것 입니다. 다시 말해서, 연구실에서 실험으로 거의 완벽한 성능을 내는 인공지능 모델들이 검증된 데이터와 실제 환경의 실제 데이터와 불일치 하기 때문에 발생합니다. 그러므로 "우리가 인공지능을 훈련시킬 때 근본적인 결함이 있다"는 라는 제목으로 원본을 번역 해보았습니다. 참고로 비회원일 경우 1달에 3번은 무료로 기사를 읽어 볼 수 있습니다.

우리가 인공지능을 훈련시키는 방식에는 근본적 결함이 있다 - MIT Technology Review

MIT Technology Review