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과학43

머신러닝 이해하기: 뜻, 필요성, 그리고 활용 가능한 분야 머신러닝 이해하기: 뜻, 필요성, 그리고 활용 가능한 분야 머신러닝의 의미 머신러닝은 현대의 컴퓨터 과학과 인공지능 분야에서 가장 중요한 개념 중 하나입니다. 이는 컴퓨터에게 학습 능력을 부여함으로써, 프로그램이 데이터를 통해 학습하고, 그 학습 결과를 통해 예측, 추천, 결정 등을 수행하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 우리가 사용하는 이메일 스팸 필터링, 음성 인식 시스템(예: Siri, Google Assistant), 추천 시스템(예: Netflix, Amazon), 그리고 검색 엔진(예: Google, Bing) 등이 머신러닝의 활용 사례입니다. 머신러닝의 필요성 데이터의 폭발적인 증가와 복잡성이 높아짐에 따라, 머신러닝은 이런 데이터를 효율적으로 분석하고 이해하는데 중요한 도구로 자리 잡았습니.. 2023. 6. 24.
OpenAI의 GPT-4와 Google AI의 BARD: 대규모 언어 모델 비교 OpenAI의 GPT-4와 Google AI의 BARD: 대규모 언어 모델 비교 안녕하세요, 오늘은 대규모 언어 모델인 OpenAI의 GPT-4와 Google AI의 BARD를 비교하는 시간을 가질까 합니다. 이 두 모델은 현재 인공지능 분야에서 가장 강력하고 기능이 많은 언어 모델 중 일부입니다. 그렇다면 두 모델은 어떻게 다른지, 그리고 어느 것이 더 나은지 살펴보겠습니다. GPT-4와 BARD GPT-4와 BARD는 둘 다 대규모 언어 모델(LLM)입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트와 코드 데이터 세트에서 훈련된 인공 지능 알고리즘을 의미합니다. GPT-4는 OpenAI에서 개발한 LLM이며, BARD는 Google AI에서 개발한 LLM입니다. 이들 모델은 자연어 처리(NLP)의 다양한 작업을 .. 2023. 6. 24.
AI의 이중 효과 미래 직업의 대체와 창출 - 어떻게 우리의 사회 구조가 재편될 것인가? 인공지능(AI)의 발전은 우리 사회의 많은 부분을 빠르게 바꾸고 있습니다. 그 중에서도 직업이라는 중추적 영역에서의 AI의 역할은 특히 중요합니다. 이 글에서는 AI가 어떻게 기존의 직업을 대체하고, 새로운 직업을 창출하고 있는지, 그리고 이런 변화가 우리 사회의 미래를 어떻게 바꿀지에 대해 깊이 있는 이야기를 나누려고 합니다. AI가 직업을 대체하는 방식 AI는 고도의 정확성과 효율성을 통해 일부 직업을 대체하고 있습니다. 특히, 반복적이고 예측 가능한 작업에서 AI의 효과는 두드러집니다. 제조업, 운송, 로지스틱스 등 많은 분야에서 AI와 로봇 기술은 이미 일부 인간의 일자리를 대체하고 있습니다. 이는 효율성과 경제성을 높이지만, 한편으로는 일자리 감소와 같은 사회적 문제를 야기합니다. 더 나아가 A.. 2023. 6. 24.
OpenAI의 GPT-4: 사용 방법, 가격, 그리고 GPT-3 대비 향상된 점들 소개 OpenAI는 인공 지능 연구소로, 최근 GPT-4라는 대형 언어 모델을 발표했습니다. 이 포스트에서는 GPT-4에 대한 정보, 사용 방법, 그리고 GPT-3 대비 향상된 점들에 대해 살펴보겠습니다. GPT-4란? GPT-4(Generative Pretrained Transformer 4)는 기계 학습 모델인 GPT-3의 후속작입니다. GPT-4는 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습하여, 주어진 문맥에 기반하여 새로운 텍스트를 생성하는 데 활용됩니다. 이는 번역, 요약, 질문에 대한 답변 생성 등 다양한 언어 관련 작업에 사용할 수 있습니다. GPT-4 사용 방법 GPT-4를 사용하려면 OpenAI의 API를 통해 접근할 수 있습니다. OpenAI는 개발자들이 이용할 수 있는 편리한 API를 제공하며.. 2023. 6. 23.
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