요즘 핫한 AI 역량 강화를 위해 아이펠이 최적의 경로로 안내합니다!

모두의 이야기 블로그

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프롬프트 엔지니어링: Claude 3.0으로 데이터분석하기
잘 설계된 프롬프트를 통해 AI의 능력을 최대한 활용할 수 있습니다. 본 글에서는 프롬프트 엔지니어링의 개념과 팁, 그리고 Claude 3.0을 활용한 체인 프롬프트로 데이터분석 하기를 소개하겠습니다.
AI 로봇 ‘figure01’ 전세계에 충격파 몰고오다
AI가 우리 삶에 더욱 깊숙이 들어오고 있습니다. OpenAI와 휴머노이드 로봇 스타트업 피규어가 협력하여 만든 'figure01' 로봇이 최근 공개되면서 전 세계에 충격파를 몰고 왔습니다.
잘못된 이미지로 통과한 논문? feat. AI 윤리
AI로 작성한 논문이 잘 못 통과되었다면 어떻게 될까요? AI 챗봇이 틀린 답변은 한다면 책임은 누구에게 있을까요? 최근 주목받는 AI 윤리 관련 세미나와 발표를 중심으로 흥미로운 사례를 소개합니다.
Loss vs Accuracy
Loss 와 metric 의 경향성을 통해 딥러닝의 학습 상태를 가늠해봅니다. 최적화 작업은 비정형적인 다양한 요소들이 참여하는 과정이기때문에, 학습 상태를 다각적으로 관찰하는 것이 중요합니다. 유형 별 사례과 현재 나의 상황을 비교해볼 수 있습니다.
Claude 3.0: Anthropic의 AI 혁명, 새로운 지평을 열다
GPT-4보다 더 좋은 모델인 Claude 3.0이 공개되었습니다. Claude 3.0은 Opus, Sonnet, Haiku라는 3가지 모델로 이루어져있으며 각 모델은 성능뿐만 아니라 자체적인 윤리성도 검증했다고 합니다!
적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하는 방법
다양한 머신러닝 알고리즘을 소개하고, 적절한 상황에 맞게 사용하는 팁을 제안합니다.
정칙화 : 머신러닝 모델의 과적합을 방지하는 핵심 기술
이번 블로그에서는 모델이 훈련할 때 오버피팅이 일어나는지 알기 위해 에러 분석을 진행하고 여기에서 발생하는 bias를 줄이기 위해 정칙화가 어떤 효과가 있으며 정칙화의 종류가 어떤 것이 있으며 각 정칙화간의 차이점을 분석할 예정입니다.
이상치 탐지를 하는 세가지 방법
이상치 탐지(Anomaly Detection)는 데이터 세트에서 예상되는 패턴과는 다른 특이한 데이터 포인트를 찾는 기술입니다. 이상치는 데이터 세트의 다른 관측치들과는 매우 다른 특징을 가지고 있어서 주의를 불러일으키는 경우가 많습니다.
이미지 간 유사성 측정하는 방법
이미지 유사성 측정 방법으로 MSE, PSNR, SSIM을 소개합니다. MSE는 픽셀 색상의 정확도에 초점을 맞추고, PSNR은 최대 신호 대 잡음비로 이미지 품질을 평가합니다.
커머스를 위한 Vision Language Model
Vision Language Model이 커머스에서 어떻게 활용되고 있는지 네이버 쇼핑의 인공지능 사례를 통해 알아봅니다.