기능에 어떤 영향을 미치나요
머신러닝(ML)의 통합으로 휴대폰에 더욱 스마트한 기능이 제공됩니다. 음성 받아쓰기, 언어 번역, 얼굴 인식과 같은 기능은 AI를 활용하여 장치를 더욱 효율적이고 개인화되며 편리하게 만들 수 있습니다. 그러나 이러한 기능에는 장단점이 있습니다. 일부 ML 작업은 기기에서 실행하기에는 너무 계산 집약적이며 다른 작업은 민감한 데이터를 클라우드로 전송해야 합니다. 이는 연결이 제한되거나 존재하지 않는 시골 환경에서 개인 정보 보호 문제 및 성능 문제로 이어질 수 있습니다.
문제는 ML의 이점을 제공하면서 단점을 완화하는 솔루션을 개발하는 것입니다. 이는 사용자와 앱 목표를 신중하게 고려해야 하는 복잡한 작업입니다. 예를 들어, 추천 시스템은 사용자의 선호도를 이해하기 위해 학습하기 위해 많은 양의 데이터가 필요할 수 있습니다. 교육 과정은 완료하는 데 며칠 또는 몇 달이 걸릴 정도로 시간이 많이 걸릴 수도 있습니다. 그러나 TensorFlow Lite 프레임워크와 전용 ML 하드웨어 가속기 블록(예: GPU 및 NPU)의 최근 혁신을 통해 개발자는 기기에서 모델을 학습할 수 있습니다. 또한 지연 시간이 짧은 새로운 추론을 통해 장치에서 데이터를 실시간으로 처리할 수 있으므로 클라우드로 왕복하고 결과를 기다릴 필요가 없습니다.
ML 알고리즘을 사용하면 사용자를 이해하고, 사용자의 행동을 예측하고, 기존 데이터를 기반으로 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 예를 들어 전자상거래 앱은 ML을 사용하여 구매 패턴을 추적하고 제품을 추천합니다. 신용카드 회사는 ML을 사용하여 결제 활동의 추세를 파악하고 의심스러운 거래에 플래그를 지정합니다.
기계 학습 통합이 전화 기능에 어떤 영향을 미치나요?
AI는 수동으로 하기 어려운 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업을 수행함으로써 스마트폰의 사용성을 향상시킬 수도 있습니다. 예를 들어, 얼굴 인식 알고리즘은 Apple iPhone X의 빠르고 정확한 잠금 해제 기능 뒤에 있습니다. 또 다른 응용 프로그램은 Google Pixel의 Super Res Zoom과 같은 사진 향상 소프트웨어로, 신경망을 사용하여 이미지 품질을 저하시키지 않고 상세한 확대/축소를 생성합니다.
ML의 또 다른 장점은 탐색, 보안, 객체 추적을 비롯한 다양한 목적으로 사용할 수 있는 객체와 해당 속성을 감지하는 기능입니다. 예를 들어, 드론이나 로봇에 사용되는 딥 러닝 모델은 다양한 유형의 식물을 감지하고 분류하여 농업용 살포 또는 야생 동물 서식지 모니터링의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
마지막으로, ML은 자율주행차와 자율 시스템 개발에 매우 중요합니다. 이는 센서 데이터를 해석하고 실시간으로 결정을 내리는 알고리즘의 능력 때문입니다. Tesla 및 Waymo와 같은 회사는 ML 기반 기술을 사용하여 차량이 물체를 인식하고, 도로를 탐색하고, 스스로 결정을 내릴 수 있도록 하고 있습니다.
ML의 이점은 다양하지만 이러한 기능을 앱에 통합할 때 명심해야 할 중요한 사항이 하나 있습니다. 연구에 따르면 스마트폰은 대면 상호작용에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다. 휴대전화를 손에 쥐고 있으면 사람들의 사회적 신호가 방해를 받고 주의 집중 시간이 줄어들며 다른 사람보다 휴대전화에 더 집중하게 될 수 있습니다.
