모두의 이야기 블로그

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.

인공지능 시대에 당신의 삶을 더욱 풍요롭게 만들어줄 수 있는 능력, AI 생태계를 관찰하는 방법 중의 하나인 인공지능 문해력에 대해서 알아봅시다

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.

4차 산업혁명 시대에는 더 발전된 인공지능 및 로봇 등이 우리 생활에 밀접하게 연관될 것이라 예상됩니다. 변화하는 시대, 인간은 어떻게 대응해 나가야 할까요? 시대의 변화의 흐름에서 전통적인 교육 방식은 이대로 괜찮은 걸까요?

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.

가짜 뉴스의 형태와 현황, 대처법에 대해 한국전자통신연구원의 고우영 연사님이 모두의연구소에서 AI 기반 가짜 뉴스와 허위 저작 정보 : 생성, 탐지 및 팩트 체크 기술을 주제로 모두팝 세미나를 진행해주셨습니다!

모든 사람이 주인이 될 수 있는 회사가 가능할까? 모두의연구소 이해관계자 DAO LAB에서 DAO를 통해 진행한 모두연 커뮤니티의 실험과 도전에 대해 알아봅니다.

의료 영상에서 비어있는 정보를 인버스 문제로 채우고 문제의 영역을 생성형 AI 모델로 채워나가는 방법에 대해 이야기 해봅니다.

한국어 언어모델의 개발 과정을 자세히 들려드립니다. 토크나이져, TPU 학습 환경 세팅, 배포와 라이선스 까지 전체 과정을 통해 LLM의 효율적인 개발 방법에 대한 인사이트를 얻으실 수 있습니다.

AI가 본격적으로 서비스화되는 동시에 AI 보안 이슈도 제기되고 있습니다. 그렇기에 많은 회사들이 AI 보안문제를 해결하기 위해 노력하고 있지만 아직 뚜렷한 해결책이 나오지 않고 있습니다. 현재까지 나온 AI 보안 관련 방법론에 대해서 고찰했습니다.

아이펠 그루들의 성장에 진심인 퍼실리테이터들의 이야기 입니다.

쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM은 LLM을 연구하는 사람들에게도 잘 맞으면서 비전공자이지만 현업에서 AI를 도입해서 자동화시키고 싶은 직장인들에게 딱 알맞는 책이라 생각합니다. 다양한 예제를 다룰 뿐만 아니라 비용까지 계산해서 다룹니다.

[30초 인터뷰 EP 01] 오름캠프 Flutter 앱 개발 과정을 배우고 성장로켓에 올라탄 수강생분의 이야기를 소개합니다.

뜨고 있는 Flutter 강의 중 최고는 무엇? 오름캠프 Flutter 강의 수강생들의 찐 후기를 소개합니다!

AI학교 아이펠에서 인공지능을 배우고 개발자가 아닌 학습 콘텐츠를 제작하고 있는 콘텐츠 PD를 만나 이야기를 들어보았습니다.