인공지능(AI)은 우리의 일상 생활과 산업을 변화시키고 있으며, 각기 다른 도메인의 기술자와 소프트웨어 개발자가 일하는 방식도 바꾸고 있다.
단순한 분류 문제에서부터 복잡한 시스템의 의사 결정 지원에 이르기까지 많은 기술 영역에 영향을 끼치고 있는 인공지능은 더 이상 누군가의 영역이 아니라 모두에게 필수불가결한 지식이 되어 가고 있다.
데이터를 사용해 더 나은 의사 결정을 내리려면 머신러닝의 능력을 어떻게 활용할 수 있을까? 빅데이터 처리를 위한 툴과 기능은 물론 머신러닝에 대한 액세스를 가능하게 하는 앱도 제공하는 MATLAB은 데이터 분석에 머신러닝을 적용하기 위한 이상적인 환경이다.
여기에, 매스웍스코리아(MathWorks)는 MATLAB을 이용하여 머신러닝의 많은 어려운 부분이 훨씬 용이해질 수 있는 방법들을 소개하는 온라인 세미나를 21일(목) 13시30분부터 16시40까지 개최한다.
매스웍스는 그동안 수많은 전세계의 엔지니어와 기타 영역 전문가들은 MATLAB을 활용하여 수천 가지 머신러닝 애플리케이션을 배포해 왔다. 이번 온라인 세미나에서는 MATLAB을 이용하여 머신러닝의 많은 어려운 부분이 훨씬 용이해질 수 있는 방법을 제시하고 관련 인시이트를 공유한다.
이날 세미나에서는 자동화된 머신러닝(AutoML)과 해석가능한 머신러닝 개발 소개, 건전성 예측관리 시스템 개발 기법, MATLAB을 활용한 머신러닝 비지도학습 소개, MathWorks 클라우드 솔루션 소개 등의 각각의 주제로 발표된다.
한편, 본 세미나는 온라인 무료 세미나이며, 사전등록(보기)을 통해 행사 당일 참석할 수 있는 링크가 제공되며, 프로그램은 아래와 같다.
세션1 '자동화된 머신러닝(AutoML)과 해석가능한 머신러닝 개발'의 주제로 MATLAB을 활용하여 보다 쉽고 편리하게 머신 러닝을 구현할 수 있는 자동화된 머신러닝(AutoML)을 소개하고, 최근 관심이 높아지고 있는 해석가능한 AI를 소개와 MATLAB을 활용하여 주요 설명가능한(eXplainable) 머신러닝 기법 소개 및 스트리밍 기반 모델 성능의 향상을 다룬다.
세션 2 '건전성 예측관리 시스템 개발 기법'의 주제로 MATLAB에서 상태 진단 및 잔여 수명 예측 개발 워크플로우와 R2021b에 새롭게 추가된 Feature 자동 추출 및 진단 모델 개발과 역문제 기반의 물성치 추정 고객 성공 사례와 디지털 트윈을 위한 Physics Informed Machine Learning기법을 다룬다.
세션 3 'MATLAB을 활용한 머신러닝 비지도학습 소개'의 주제로 MATLAB을 활용한 머신러닝의 비지도학습과 MATLAB Live task의 데이터 전처리 및 비지도학습의 다양한 군집 분석 및 평가 방법을 소개하고 이상 감지를 위한 반지도학습을 다룬다.
세션 4 'MathWorks 클라우드 솔루션'의 주제로 MATLAB은 PC위의 플랫폼을 넘어서 클라우드 기반에서 머신러닝 모델 개발, 예측 모델의 배포 및 서비스와 머신러닝, 건전성 예측관리 시스템 운영자 및 개발자를 위한 클라우드 시스템 구축 사례 및 개발 워크플로우에 대해 다룬다.
