[4차산업] 자율 주행 알고리즘의 학습 속도를 높인다! Understand.ai 볼께요

AI의 첫 물결은 소비자 상품과 엔터테인먼트 기기에 적용됐다면 2번째의 물결은 산업과 기술 분야입니다.공정 자동화, 자율주행차, 사물인터넷 등의 분야 개발이 활발해지고 있습니다.그 중에서 자율주행이 가장 기대되고 많은 사람이 관심을 갖고 있는 분야입니다. ​ 해외 뉴스로 소개하는 "Understand.ai"는 2017년에 설립된 신생 쿵키오프에 Tesla와 같은 다이가 큰 기업은 약 간 다른 방향성의 자율 주행 알고리즘을 추구 한다는데.한번의역해서주워봤습니다.

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자율 주행 차량이 안전하게 이동하기 위해서는 환경을 정확하게 인식하는 것이 기본입니다.자율주행 알고리즘은 수많은 리드나 녹화 화면을 사용하여 학습됩니다. ​ 쟈싱무, 보행자 또는 도로 표지판과 같은 "단 1주도할 요소"가 알고리즘에서 인식되도록 분류되지 않으면 안 되나요.Understand.ai에서는 이 분류 작업의 개량 및 가속화에 중점을 두고 있습니다.알고리즘은예제를통해서학습하고,더많은예제가존재할수록학습능률이높아진다는것은기계학습에관심이있다면아까사실이겠죠?이러한 이유로 자동차 산업의 대부분은 자율주행을 위한 기계학습 알고리즘을 교육하기 위해 많은 데이터를 필요로 합니다.최근까지 이런 데이터 대부분은 인간이 수동으로 분류 작업을 했습니다.실제로 테슬라와 같은 기업들은 나이지리아와 인도에서 수천 명의 근로자를 고용해 이 작업을 하고 있습니다.하지만 이 과정은 귀찮고 시간이 많이 걸립니다.​ 그래서 Understand.ai는 인공 지능을 활용하고 분류 작업의 정확도와 속도를 통상의 10배로 만들었다고 하네요!!

안전을 위해 선취 프로세싱은 고도로 자동화되고 있어도 최종 품질관리는 사람이 하게 되어 있습니다."문재와 같은 모든 귀추에 대해 훈련선구를 제공할 수 없기 때문에 실제 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 제공한다"고 설립자 Kessler는 말했습니다.Understand.ai은 현재 자율주행에 초점을 맞추고 있지만 미래에는 종양을 감지하거나 항공사진을 평가할 수 있는 교육 알고리즘에 대한 선점 데이터를 처리할 계획이라고 한다.아무래도 이 회사는 앞서처리에 특화된 알고리즘을 주력으로 하는 것 같아요. ​, 자율 주행은 안전 문재와 직결되기 때문에 1단, 수 많은 경우의 수를 기계 학습 알고리즘에 넣어 줘야 하는 만큼, 학습 때 때 북로를 단축시킨다는 Understand.ai기술은 데당이 높이 평가한다.​​