Generative-AI-Leader 문제 21
한 조직에서 고객 서비스를 위한 생성 AI 모델을 학습하기 위해 데이터를 수집하고 있습니다. ML 수명 주기 전반에 걸쳐 보안을 보장하고자 합니다. 이 단계에서 중요한 고려 사항은 무엇일까요?
Generative-AI-Leader 문제 22
한 주택 담보 대출 회사가 초기 대출 신청 검토를 자동화하기 위해 생성 AI 시스템을 도입하고 있습니다. 여러 신청자가 예상치 못하게 거절당하여 고객 불만과 잠재적 편견 우려를 불러일으켰습니다. 회사는 책임감 있고 공정한 대출 관행을 확립해야 합니다. AI 시스템의 어떤 측면을 우선시해야 할까요?
Generative-AI-Leader 문제 23
한 회사가 고객 리뷰를 긍정적, 부정적, 중립적으로 분류하는 모델을 구축하려고 합니다. 수천 건의 고객 리뷰 데이터세트를 수집했고, 각 리뷰에 긍정적, 부정적, 중립 등 해당 감정이 수동으로 태그되어 있습니다. 이 회사는 어떤 머신러닝을 사용해야 할까요?
Generative-AI-Leader 문제 24
한 기업이 생성적 AI를 도입하고 싶어 하지만 벤더 종속에 대한 우려를 가지고 있습니다. 또한 기술 스택의 유연성을 유지하고자 합니다. Google Cloud의 어떤 강점이 이러한 우려를 해소할 수 있을까요?
Generative-AI-Leader 문제 25
한 회사가 비디오 게임용 AI 캐릭터를 개발하고 있습니다. AI 캐릭터는 복잡한 환경을 탐색하고 게임 내 특정 목표를 달성하기 위한 결정을 내리는 방법을 학습해야 합니다. AI가 보상을 찾거나 장애물을 극복하는 등 긍정적인 결과로 이어지는 행동을 하면 긍정적인 점수를 받습니다. 벽에 부딪히거나 진행 상황을 잃는 등 부정적인 결과로 이어지는 행동을 하면 부정적인 점수를 받습니다. 이러한 시행착오 과정을 통해 AI는 캐릭터의 게임 플레이 능력을 점진적으로 향상시킵니다. 이 회사는 어떤 머신러닝을 사용해야 할까요?