반응형 생성형 Ai10 [생성AI] 생성AI 기초(3) : 데이터(DATA)의 중요성 이전 포스트에서 설명했지만 생성AI는 새로운 콘텐츠나 정보를 생성하도록 설계된 일종의 인공 지능입니다. 음악, 미술, 문학 등 다양한 분야에서 활용되어 독창적이고 혁신적인 콘텐츠를 창출하는데 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 그러나 생성AI가 이러한 창의성을 보이기 위해서는 막대한 양의 데이터(DATA)가 필요합니다. 지난 글에서 설명드린 신경망을 통해 데이터로부터 학습하고 그 데이터를 기반으로 예측을 하기 때문입니다. 이번 포스팅에서는 생성AI에서 왜 데이터가 중요한지 좀 더 상세히 알아보겠습니다. 생성AI에서 데이터의 역할 이해 생성AI는 패턴을 학습하고 새로운 콘텐츠를 생성하기 위해 많은 양의 데이터가 필요한 기계학습(머신러닝) 알고리즘을 기반으로 합니다. 사용되는 데이터의 품질과 양은 생성AI의 성.. 2023. 4. 7. [생성AI] 생성AI 기초(2) : 신경망(Neural Networks) 지난 글에서 생성 AI 시스템은 기존에 존재하는 데이터를 학습하고 학습한 내용에 기반하여 새로운 데이터를 "생성"한다고 소개드렸습니다. 이렇게 기존 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있게 해주는 가장 핵심적인 요소가 바로 신경망(Neural Networks)입니다. 신경망의 개념 신경망(Neural Networks)은 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 머신러닝(기계학습) 모델의 한 종류입니다. 데이터로부터 학습하고 그 데이터를 기반으로 예측을 수행합니다. 인간의 뇌를 본뜨고 있기 때문에 인공지능 신경망의 기본 구성 요소도 뉴런입니다. 뉴런은 입력 신호를 받아 출력 신호를 생성합니다. 이러한 뉴런들은 서로 연결되어 계층을 이루며 상호 연결된 노드의 네트워크를 만듭니다. 그렇다면 AI의 신경.. 2023. 3. 30. [생성AI] 생성 AI 기초(1) : 생성형 AI란 무엇인가요? 인공지능(AI)의 기본 개념 이해하기 인공지능(AI)은 기존에 인간의 지능이 필요한 일을 기계가 수행하는 능력을 가리킵니다. 이에는 학습, 문제 해결, 추론, 지각, 자연어 처리 등의 작업이 포함됩니다. AI는 의료, 금융, 교통 등의 분야에서 다양한 응용 분야가 있어 급속히 성장하고 있습니다. 인공지능은 크게 약 인공지능(Narrow or Weak AI)와 강 인공지능(General or Strong AI) 두 가지 주요 범주로 구분됩니다. 약 인공지능은 이미지에서 물체를 인식하거나 체스를 두거나 언어를 번역하는 등 특정한 작업을 수행하는 AI 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 특정 작업에 한정되어 있으며 새로운 작업을 배우거나 적응하는 능력은 가지고 있지 않습니다. 강 인공지능은 반면 인간이 수행할.. 2023. 3. 28. [인공지능] 이것만 알자 : (1)생성 AI의 역사와 개념 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 요즘 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 특히 챗GPT, 미드저니, MS 빙 등 연일 뉴스를 장식하는 AI분야가 바로 생성 AI(generative AI)입니다. 생성형 AI라고 부르기도 합니다. 많은 사람들이 이미 생성 AI를 공부나 업무에서 활용하기 시작했습니다. 사실 생성 AI는 이미 수십 년 동안 존재해 온 매력적인 인공 지능 분야입니다. 생성 AI란 기계(쉽게 말하면 컴퓨터)가 인공지능 기술을 통해 이미지, 음악, 심지어 문자와 같은 새롭고 독창적인 콘텐츠를 '생성'(generate)할 수 있게 해주는 기술입니다. 기술적인 부분은 일반인들에게 다소 이해하기 복잡해 보이지만 개념 자체는 그리 어렵지 않지요. 생성 AI의 역사 생성 AI가 최.. 2023. 3. 26. 이전 1 2 다음 반응형
