AI8 AI 윤리 - 회사에서 Chat GPT를 사용해서 일을 해도 괜찮을까? 안녕하세요! 이번 글에서는 "회사에서 Chat GPT를 사용해서 일을 해도 괜찮을까?"라는 주제로 AI 윤리와 윤리적 고려사항에 대해 알아보겠습니다. 최근들어 AI 기술의 발전으로 Chat GPT와 같은 자연어 생성 모델이 활용되는 경우가 늘어나고 있습니다. 하지만 이를 회사에서 어떻게 사용하고 어떤 윤리적 고려사항을 갖고 사용해야 하는지에 대해 고민해보겠습니다. 1. AI의 한계와 신뢰성 Chat GPT와 같은 AI 모델은 학습된 데이터를 기반으로 문장을 생성하므로, 학습 데이터의 품질에 따라 생성 결과가 달라질 수 있습니다. 모델의 신뢰성과 정확성을 보장하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터로 모델을 학습시키고, 이를 지속적으로 업데이트하여 개선해야 합니다. 2. 개인정보 보호와 데이터 처리 Chat .. 2023. 10. 11. 자연어 처리(NLP)와 AI: 언어의 이해와 인공지능의 미래 안녕하세요! 이번 글에서는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 인공지능(AI)의 흥미로운 관계에 대해 알아보고, 어떻게 자연어 처리가 AI 분야에서 중요한 역할을 하는지 살펴보겠습니다. 1. 자연어 처리(NLP)란? 자연어 처리는 기계가 인간이 사용하는 언어를 이해하고 해석하기 위한 기술을 포함하는 분야입니다. 이를 통해 기계는 텍스트와 발화를 분석하여 정보를 추출하고 이해할 수 있습니다. 자연어 처리의 주요 기술과 응용 분야는 다양하며, 이를 통해 언어의 구문, 의미, 상황 등을 이해하고 인간과 기계 간의 의사 소통이 가능해집니다. 2. 자연어 처리의 중요성 의사 결정과 예측: 자연어 처리를 통해 텍스트 데이터를 분석하고 이를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니.. 2023. 10. 10. 머신러닝과 딥러닝의 차이 : 학습 vs 신경망 인공지능의 발전과 함께 머신러닝과 딥러닝이 많이 언급되고 있습니다. 둘 다 인공지능의 하위 분야로서 데이터를 활용하여 패턴을 학습하고 예측하는 목적을 가지지만, 그 방식과 깊이에서 차이가 있습니다. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 기초 개념부터 심화 내용까지 자세히 알아보겠습니다. 1. 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 규칙 기반 프로그래밍과는 달리 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 경험을 통해 성능을 향상시키는 알고리즘의 집합입니다. 머신러닝의 주요 특징은 다음과 같습니다: 지도 학습 (Supervised Learning): 입력 데이터와 해당 입력에 대한 정답이 함께 주어지며, 모델은 입력 데이터와 정답 간의 관계를 학습합니다. 비지도 학습 (Unsupervised Lear.. 2023. 10. 9. 비지도학습(Unsupervised Learning) - 거칠게 성장시키기 비지도 학습이란? 비지도 학습은 지도 학습과 달리, 입력 데이터에 대한 정답(label)이 주어지지 않은 상태에서 데이터의 구조나 패턴을 파악하는 학습 방법입니다. 이러한 이유로 비지도 학습은 데이터의 특징 추출, 차원 축소, 군집화(clustering), 이상치 탐지 등의 분야에서 많이 활용됩니다. 비지도 학습의 종류 비지도 학습은 크게 차원 축소와 군집화로 나뉩니다. 차원 축소(Dimensionality Reduction) 차원 축소는 데이터의 특성을 추출하기 위해 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 기법입니다. 이를 통해 데이터를 더 잘 이해할 수 있고, 분석이나 시각화를 용이하게 할 수 있습니다. 대표적인 차원 축소 기법으로는 PCA(Principal Component Analysis)와 t-SNE.. 2023. 3. 29. 지도학습(Supervised Learning) - 사과는 Apple 지도학습의 의미 지도학습(Supervised Learning)은 기계학습의 일종으로, 입력과 출력 데이터 사이의 관계를 학습하는 방법입니다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대한 라벨링된 정답 데이터가 함께 제공될 때 사용됩니다. 이를 통해 모델은 입력 데이터와 라벨링된 데이터 사이의 패턴을 학습하고, 새로운 입력 데이터에 대한 출력값을 예측할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 이미지 분류 문제를 생각해보겠습니다. 여기서 입력 데이터는 이미지이고, 출력 데이터는 이미지의 라벨(각 이미지가 어떤 클래스에 속하는지를 나타내는 라벨)입니다. 지도학습 모델은 이미지와 해당 이미지의 라벨 데이터를 학습하여, 새로운 이미지가 입력으로 들어올 때 그 이미지가 어떤 클래스에 속하는지를 예측할 수 있습니다. 지도학습의 알고리.. 2023. 3. 27. 파인튜닝 vs 프롬프트 파인튜닝과 프롬프트 딥러닝 모델은 기본적으로 학습 데이터를 통해 학습하고, 이를 기반으로 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 그러나 때로는 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 적용해야 할 때가 있습니다. 이 때, 파인튜닝과 프롬프트는 두 가지 주요 기술입니다. 파인튜닝과 프롬프트의 차이 파인튜닝과 프롬프트는 모두 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하기 위한 기술입니다. 그러나 두 기술은 목적과 사용 방법이 다릅니다. 파인튜닝은 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 다시 학습시키는 것을 의미합니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델을 만들 때, 먼저 대규모의 이미지 데이터셋을 사용하여 미리 학습시킨 후, 새로운 작업에 대해 파인튜닝을 수행합니다. 이 경우, 새로운 작업에 맞게 모델의 일부 층을 .. 2023. 3. 26. 이전 1 2 다음