IBM Watson - IBM Cloud의 사용사례

2021. 1. 21. 07:37IBM C:LOUDERs

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🙄IBM Watson 이란?

IBM 왓슨(Watson)은 자연어 형식으로 된 질문들에 답할 수 있는 인공지능 컴퓨터 시스템이며, 시험 책임자 데이비드 페루치가 주도한 IBM의 DeepQA 프로젝트를 통해 개발되었습니다다. 왓슨은 IBM 최초의 회장 토머스 J. 왓슨에서 이름을 땄습니다. 왓슨은 자연언어 데이터집합에서 단어와 단어의 상관관계를 학습합니다.

인공지능으로 유명한 알파고가 "의사결정을 내리는 시스템" 인 반면, 왓슨은 인간이 더 우수한 결정을 내리도록 돕는 "의사결정 지원 시스템" 입니다

왓슨의 시작은 1996년 체스 세계챔피언 카스파로프를 이긴 IBM의 딥블루에서 시작하였으며, 이후 딥블루의 업그레이드 격인 왓슨이 2011년 미국 퀴즈쇼 제퍼이데서 퀴즈왕들을 누르고 최종우승을 차지했습니다.

 

IBM 왓슨(IBM Watson)

IBM 왓슨(IBM Watson, 이하 왓슨)은 IBM 회사에서 개발한 자연언어에 특화된 인공지능입니다. 왓...

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😶Watson이 동작하는 원리

Watson은 Depp NLP 시스템으로 컨텍스트를 평가하여 정확도를 달성합니다. 

① 질문이 Watson에게 던져졌을 때, 질문의 주 요 특성을 추출하기 위해 질문을 분해한다.
② 답변을 포함할 가능성이 있는 구문의 Corpus를 찾아서 일련의 가설을 생성한다.
③ 다양한 추론 알고리즘을 사용하여 질문의 언어 와 각 가능성 있는 응답의 언어 간의 Deep Comparison을 수행한다. 이 단계는 서로 다른 비교를 수행하는 수 백개의 추론 알고리즘이 사용되는 매우 어려운 작업이다. 예로 어떤 것 은 용어와 동의어를, 어떤 것은 시간과 공간의 특징을, 어떤 것은 맥락 정보와 관련된 정보 소스를 찾는다.
④ 각 추론 알고리즘은 각각 집중하는 영역에 기반 하여 질문에 의해 가능 답변이 추론되는 정도를 나타내는 점수들을 만들어 낸다.
⑤ 각 결과 점수는 Watson이 훈련 기간동안 해당 도메인에서 두개의 유사한 구문간의 추론을 생 성할때, 얼마나 잘 수행된 알고리즘인지를 포 착하는 통계 모델에 의해 가중치가 부여된다. 이 통계 모델은 Watson이 질문에 대한 답변후 보들에 대한 신뢰도를 요약할 때 사용된다.
⑥ Watson은 다른 답변들보다 강력한 후보임이 드러나는 답변을 찾을 때까지 각 답변 후보에 대해 이 과정을 반복한다

http://www.kibme.org/resources/journal/20180802153415717.pdf

현재 Watson은 개발자들이 쉽게 코그니티브 어플리케이션을 작성할 수 있도록 아래와 같은 서비스를 Watson Developer Cloud를 통해 API형태로 제공하고 있으며, GitHub을 통해 서 Sample Code도 제공하고 있다.

 

http://www.dure.net/ebiz1704.pdf

 

 

인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (2) IBM Watson의 이상과 현실적 과제 | 최윤섭의 헬스케어

IBM 왓슨과 같이 복잡한 의료 데이터를 분석하여 의학적인 통찰력을 도출하는 인공지능이다. 여기에서 '복잡한 의료 데이터'라고 한다면, 전자의무기록(EMR)이나 차트에 저장되어 있는 환자의 진

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