인공지능 : 핵심기술 (10) : 이미지 인식의 장벽, 한계

장벽이 있나요?

이미지 인식은 새로운 분야는 아니지만, AI 관측에서는 아직 초기 단계입니다. 그리고 발전하는 십대들처럼, 현실 세계에 적응할 때 문제를 가지고 있습니다.

앞서 "기업의 80%가 AI 애플리케이션을 운영 중이라고 보고한 것"을 기억하시나요? 같은 그룹의 AI 회사들 내에서, 약 33%의 가장 큰 걸림돌은 AI 기술의 정서, 즉 미성숙하고 검증되지 않은 것이라고 말했습니다. 34%는 재능 있는 엔지니어를 채용하는 데 어려움을 겪고 있으며, 40%는 IT 인프라가 발전을 저해하는 경우 회사의 재무적 강도에 큰 타격을 줄 수 있다고 답했습니다.

 

돈도 문제입니다. Microsoft CNTK 및 Accord와 같은 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리의 수가 증가했기 때문입니다. 기계 학습 매니아인 곳은 아무런 비용 없이 연구를 수행할 수 있습니다. 하지만, 모든 것이 알려진 것은 아니기 때문에 모든 것이 있는 것은 아닙니다. 기업들은 제품 아이디어를 실현하기 위해 아직 갈 길이 멀고 균형을 맞추기 위해 예산을 책정해야 합니다.

아웃소싱이라는 언급된 많은 문제를 해결하는 솔루션이 있습니다. IT 아웃소싱 업체는 기술 설정과 전문 지식에 중점을 두고 예측 가능한 관리 비용으로 고급 툴과 모범 사례 운영을 보장합니다. 간단히 말해서, 자신들이 무엇을 하고 있는지 알고 있습니다. 그게 그들의 일입니다.

요약하자면, 이미지 인식은 미래의 컴퓨터 비전의 초기 신호입니다. 어떤 방식으로 접근하든, 어떤 산업에 적용되든 이미지 인식만으로는 결코 달성될 수 없습니다. 더 많은 사진, 실시간 데이터, 시간 및 노력을 쏟아야만 더 강력해질 수 있습니다. 이를 실현하고, 이러한 연결고리를 최대한 활용하고, 정면 돌파를 준비하는 사업들이 성공에 가까운 사업들입니다.