모두의 이야기 블로그

이번 블로그에서는 ImageNet과 같은 데이터셋을 측정하는 지표인 Top-1 Error 그리고 Top-5 Error에 대해 알아보았습니다. 두 지표 모두 장단점이 있고 상호보완적입니다. 다만 현재는 모델은 개선이 많이 되어 있어 다른 지표도 사용됩니다.

과거 인공지능(AI)은 SF영화와 소설 속에서나 존재하는 가상의 개념으로 여겨졌습니다. 이제 AI는 단순한 호기심을 넘어 일상이 되었으며, 우리의 삶에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. AI는 인간과 공존할 수 있을까요?

트랜스포머의 대항마라 볼 수 있는 Mamba 모델이 나왔습니다. Mamba는 State Space Model을 기반으로 만들어진 아키텍쳐라 볼 수 있습니다. 비록 아직은 미흡하긴 하지만 추후에 발전의 여지가 충분히 있다고 생각합니다.

AGI(인간수준 인공지능)와 로봇 기술의 발달로 노동 중심 체제를 벗어나 새로운 경제 패러다임인 '포스트레이버 이코노믹스 (Post-Labor Economics)' 시대가 도래할 전망입니다. 과연 이 새로운 시대는 인류에게 어떤 영향을 미칠까요?

테슬라의 일론 머스크와 마이크로소프트의 샘 알트만. 그들은 AI 기술 발전에 큰 공헌을 했지만, 최근 AI의 위험성을 둘러싸고 극과 극의 대립각을 세우고 있습니다.

심층 신경망에서 중요한 역할을 하는 Convolution(볼루션) 연산과 Padding (패딩)에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.

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.

AI가 우리 삶에 더욱 깊숙이 들어오고 있습니다. OpenAI와 휴머노이드 로봇 스타트업 피규어가 협력하여 만든 'figure01' 로봇이 최근 공개되면서 전 세계에 충격파를 몰고 왔습니다.

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 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.

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!

다양한 머신러닝 알고리즘을 소개하고, 적절한 상황에 맞게 사용하는 팁을 제안합니다.

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 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 유사성 측정 방법으로 MSE, PSNR, SSIM을 소개합니다. MSE는 픽셀 색상의 정확도에 초점을 맞추고, PSNR은 최대 신호 대 잡음비로 이미지 품질을 평가합니다.

Vision Language Model이 커머스에서 어떻게 활용되고 있는지 네이버 쇼핑의 인공지능 사례를 통해 알아봅니다.

부트스트랩은 왜 통계, 머신러닝에서 복원추출하여 여러 데이터셋을 만드는 과정을 의미할까요? 부트스트랩의 의미를 스스로 찾아보고 이해해봅시다.

알리바바에서 그림이 노래를 부르는 비디오를 생성하는 모델인 EMO를 공개했습니다. EMO는 Stable Diffusion을 백본으로 두고 있고 음성, 얼굴 움직이는 속도등을 개선해 정교하게 움직이는 것이 특징입니다.