쵸코쿠키의 연습장

생성적 AI가 사이버보안 판도를 바꾸다 세계적인 IT 서비스 기업인 NTT DATA는 생성적 인공지능(GenAI)을 활용하여 비즈니스 변혁의 최전선에 서 있습니다. 하지만 새로운 기술의 도입은 항상 위험을 동반하기 마련입니다. NTT DATA의 디지털 제품 부사장 니틴 바자지와의 대화를 통해, 이 혁신적인 기술이 사이버보안 전문가들에게 약속하는 기회와 도전 과제에 대해 깊이 있게 탐구해 보았습니다. 생성적 AI는 사업 방식은 물론, 사이버보안 영역에 있어서도 패러다임을 전환시키고 있습니다. 이러한 변화의 중심에서 NTT DATA는 GenAI를 안전하게 활용하고 관리하는 방법을 개발하기 위해 전담 글로벌 GenAI 사무소를 설립하였습니다. 첫 번째 우선순위는 GenAI 사용에 대한 보안 거버넌스를 수립하는..

세계는 지금, 기술의 급속한 발전과 함께 제4차 산업혁명의 중심에서 끊임없이 진화하고 있습니다. 특히, 소프트웨어 개발 분야에서는 창의적이고 혁신적인 솔루션을 개발하는 것이 중요한 과제로 떠올랐습니다. 이러한 과정에서 개발자들은 코드를 단순히 작성하는 것 이상의 복잡한 작업에 매진하고 있으며, 이는 사용자에게 감동을 주고 기업에게는 혁신적인 어플리케이션을 제공하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. 하지만, 실제 개발 현장에서는 명확하지 않은 요구 사항, 유산 코드베이스(legacy codebase)와 같은 다양한 문제에 직면하게 되며, 이러한 문제들을 해결하고 기한 내에 프로젝트를 완성하기 위해 개발자들은 새로운 도구를 도입하는 데 주저하지 않습니다. 최근에는 이러한 도구들 중에서도 특히 '제너레이티브 A..

디지털 환경의 빠른 변화는 인터넷에서 정보를 검색하는 방법에 혁신을 가져오고 있습니다. 구글과 같은 검색 엔진에서 전통적인 텍스트 기반 검색은 ChatGPT, 음성 검색, 이미지 검색과 같은 혁신적인 기술에 의해 보완되고 있으며, 경우에 따라 대체되기도 합니다. 이러한 신흥 기술들은 우리가 디지털 세계와 상호 작용하는 방식을 변화시키며, 검색을 더욱 효율적이고 사용자 친화적이며 포괄적으로 만들고 있습니다. 이 글에서는 이러한 최첨단 검색 방식의 작동 원리를 탐구하고, 온라인 정보 검색의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 살펴보겠습니다. ChatGPT: 대화형 AI가 검색을 재정의하다 ChatGPT, 즉 Chat Generative Pre-trained Transformer는 사용자와 자연스러운 언어 대화를 ..

헬스케어 산업이 디지털 혁신의 물결에 올라타기 시작했습니다. 그러나 이 산업은 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 고급 데이터 분석 등 최첨단 기술을 채택하는 데 다른 분야보다 거의 10년 가까이 뒤처져 있습니다. 이러한 기술 격차를 메우기 위해, Impact Advisors와 같은 기업들이 헬스케어 조직이 오라클 헬스 클라우드와 같은 플랫폼을 통해 기술 스택을 현대화할 수 있도록 앞장서고 있습니다. 최근 Oracle Health Conference에서 Impact Advisors의 관리 파트너인 Sandeep Sabharwal과의 대화를 통해, 클라우드 변환과 디지털 혁신 이니셔티브를 통해 헬스케어 회사들을 안내하는 기술적 접근 방식에 대한 독특한 관점을 얻을 수 있었습니다. 이 글에서는 임상 시스템을..

최근 기술 발전의 전면에 서 있는 일반 인공지능(General Artificial Intelligence, 이하 AGI)은 인간과 유사한 지능과 적응력을 갖춘 기계의 개념을 내포하고 있습니다. 소프트웨어 개발 영역에서 AGI의 적용 가능성은 매우 높은 관심을 받고 있으며, 이는 프로그래밍, 디버깅 등 다양한 작업을 자동화할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 인간 프로그래머처럼 생각하고, 배우며, 적응할 수 있는 소프트웨어의 개념은 개발 과정을 간소화하고 산업을 혁신할 수 있는 약속으로 보입니다. 그러나 이러한 매혹적인 표면 아래에는 배치된 AGI 기반 시스템을 수정하는 데 어려움이라는 중대한 도전이 숨어 있습니다. 이러한 도전은 AGI가 소프트웨어 개발 과정에 통합될 때 발생하는 일련의 중요한 우려와 ..

감정 인식 인공지능, 즉 감정 AI는 어떻게 우리의 감정을 읽어낼까요? 이 질문에 답하기 위해, 우리는 감정 AI가 어떻게 인간의 감정을 탐지하고 해석하는지, 그리고 이러한 과정에 어떤 고급 알고리즘과 데이터 분석 방법이 사용되는지를 탐구할 필요가 있습니다. 감정 AI는 인간의 얼굴 표정과 음성 데이터로부터 감정을 해독하는 데 사용되며, 이 과정에서 데이터 편향과 프라이버시 문제와 같은 도전과제에 직면합니다. 이 기술은 마케팅, 헬스케어, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 인간과 기계 간의 상호작용을 더 개인적이고 인간적으로 만드는 데 기여할 수 있습니다. 그럼 이제, 감정 AI의 과학적 기반을 살펴보며, 이 기술이 어떻게 우리의 일상과 산업에 혁신을 가져올 수 있는지 탐구해 보겠습니다. 감정 AI의 데이..

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 우리 사회와 일상생활에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 놀라운 성과와 무한한 가능성을 지닌 AI는 이제 우리 생활 곳곳에서 활약하며, 그 범위와 영향력은 갈수록 확대되고 있습니다. 하지만 이러한 기술의 진보가 가져올 긍정적인 면모와 더불어, 그 어두운 측면에 대한 우려와 경고의 목소리도 함께 높아지고 있습니다. 이 글에서는 인공지능의 발전이 인류에게 가져올 긍정적인 기회와 동시에 우리가 직면할 수 있는 위험성에 대해 심도 깊게 탐구합니다. 인공지능의 어두운 면을 주의 깊게 살펴보며, 이 기술이 우리 삶을 어떻게 변화시킬지, 그리고 우리가 이러한 변화에 어떻게 대응해야 할지에 대한 성찰을 제공하고자 합니다. AI 기술의 미래가 우리에게 어떤 의미를 가지며, 이를 바..

시계열 예측은 금융, 보건, 물류 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 합니다. 전통적인 통계적 방법들이 ARIMA와 지수평활법 같은 방법들은 우리에게 많은 도움을 주었지만, 데이터 내의 복잡한 비선형 관계를 포착하는 데에는 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구로 순환 신경망(RNNs)이 등장했습니다. RNN은 복잡한 시간에 따른 현상을 모델링하기 위한 강력한 도구를 제공합니다. 본 글은 RNN을 이용한 시계열 예측에 대한 포괄적인 가이드를 목표로 하며, 환경 설정부터 RNN 모델 구축 및 평가에 이르기까지 모든 것을 다룹니다. 본론 시계열 예측을 위한 RNN 활용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 먼저, Python 환경을 설정해야 합니다. Python이 설치되어 있지 않다면, ..

Google Bard는 AI 기반 도구의 혁신적인 등대로서, 비즈니스와 전문가들에게 무한한 가능성을 제공합니다. 이 글에서는 Google Bard를 효과적으로 활용하는 다섯 가지 강력한 방법을 공개하며, 산업 전반에 걸친 그 실용적인 응용 분야를 깊이 있게 탐구합니다. 콘텐츠 생성의 혁명부터 법률 전문가, 재무 상담가, 그리고 건강 관리 제공자들을 강화하는 것에 이르기까지, Bard의 능력은 한계를 알지 못합니다. 디지털 시대에서 작업 흐름을 재구성하고, 의사 결정을 향상시키며, 성공을 주도하는 방법으로 Google Bard가 어떻게 변화를 가져오는지 함께 탐험해 보세요. 법률 문서 검토 법률 분야에서 정밀함과 효율성은 매우 중요합니다. Google Bard는 문서 검토 및 분석 방식을 변화시키는 강력한..

끊임없이 진화하는 기술의 풍경에서 인공지능(AI)은 혁신의 등불로 등장하여 우리가 디지털 플랫폼 및 소프트웨어와 상호 작용하는 방식을 변화시켰다. AI가 기술 공동체와 그 너머의 상상력을 계속 사로잡으면서, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통한 제품 및 서비스 개발로의 통합은 소프트웨어 개발 패러다임의 중추적인 변화를 나타낸다. 이 기사는 개발자, 기업 및 소비자 모두에게 이 경향이 갖는 심오한 의미를 강조하면서 AI와 API 전략 간의 동적인 시너지 효과를 탐구하기 시작한다. LLM(Large Language Models)과 기계 학습 알고리즘과 같은 AI 기술의 출현은 문제 해결에 대한 접근 방식에 혁명을 일으켰을 뿐만 아니라 정교한 계산 능력에 대한 접근을 민주화했다. 이러한 고급 AI..

인공지능(AI) 기술의 발전은 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 그러나 AI의 도입이 단순히 기술적 진보를 넘어, 개인의 자기결정력을 높이는 데 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 통찰은 종종 간과됩니다. 본 블로그에서는 AI가 개인의 역량, 자율성, 그리고 관계를 강화하여 조직 가치를 극대화하는 방법을 탐구합니다. AI와 인간 역량의 조화 AI 기술은 인간의 업무 수행 능력을 향상시킵니다. 예를 들어, 글쓰기 앱, 일정 관리 도구, 생산성 향상 애플리케이션과 같은 제품들은 AI를 내장하여 사용자가 보다 효율적으로 업무를 처리할 수 있도록 돕습니다. 이러한 도구들은 음성 인식, 자연어 처리 등의 기술을 활용하여 개인이 업무에서 더 큰 역량을 발휘하도록 지원합니다. 자율성 증진을 통한 개인..

이 글에서는 분산 진화 하이퍼 파라미터 튜닝(DEHB)과 파이썬을 사용한 인기 XGBoost 머신러닝 알고리즘에 대한 적용에 대해 알아봅니다. 기계 학습 모델은 종종 하이퍼파라미터의 복잡한 상호 작용을 수반하며, 이는 성능에 큰 영향을 미칩니다. 하이퍼파라미터의 적절한 조합을 선택하는 것은 강력하고 정확한 모델을 구축하는 데 중요한 단계입니다. 그리드 검색 및 랜덤 검색과 같은 기존 방법은 인기가 있지만 시간이 많이 소요되고 비효율적일 수 있습니다. 분산 진화 하이퍼파라미터 튜닝(DEHB)은 다양한 이점을 제공하는 고급 기법으로 하이퍼파라미터 최적화 작업을 위한 강력한 선택입니다. 본 논문에서는 널리 사용되는 XGBoost 알고리즘을 사용하여 DEHB를 자세히 살펴보고 프로세스의 각 단계에 대한 파이썬 ..

Apache Sea Tunnel, Milvus, OpenAI를 사용하면 큰 언어 모델을 통해 보다 정확한 책 제목 유사도 검색을 달성할 수 있습니다. 현재 기존의 도서 검색 솔루션(공공 도서관 등)은 책 제목의 실제 내용에 대한 의미론적 이해보다는 키워드 매칭에 크게 의존하고 있습니다. 결과적으로 검색 결과는 요구를 잘 충족하지 못하거나 예상과 크게 다를 수 있습니다. 키워드 매칭에만 의존하는 것은 의미론적 이해를 달성할 수 없고, 따라서 검색자의 진의를 이해할 수 없기 때문에 충분하지 않기 때문입니다. 그렇다면 책 검색을 더 정확하고 효율적으로 수행할 수 있는 더 나은 방법은 없을까요? 정답은 그렇다 입니다! 유사도 검색을 위해 아파치 시 터널, 밀버스 및 OpenAI를 결합하여 전체 책 제목의 의미적..

인공 지능 알고리즘을 사용하여 매혹적인 음악 작곡을 생성하는 고급 텍스트 대 음악 모델인 MusicGen on Colab을 설정하는 방법에 대해 알아보십시오. 인공 지능의 광대한 영역에서, 딥 러닝은 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전, 그리고 음성 인식을 포함하여, 많은 영역들에 혁명을 일으켰습니다. 그러나, 연구자들과 음악 애호가들 모두를 사로잡은 한 매력적인 영역은 인공 지능 알고리즘을 사용하는 음악의 생성입니다. 뮤직젠은 텍스트 프롬프트를 매혹적인 음악 작곡으로 매끄럽게 번역하는 최첨단 제어 가능한 텍스트 대 음악 모델입니다. MusicGen 뮤직젠은 단순성과 제어 가능성을 제공하는 음악 생성을 위해 설계된 주목할 만한 모델입니다. 뮤직젠은 뮤직LM과 같은 기존의 방법과 달리 자체 감독된 의미 표현의 ..

확장 가능하고 비용 효율적이며 AI 애플리케이션이 제기하는 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결하는 포괄적인 솔루션인 클라우드 GPU를 입력합니다. 때때로, 우리는 다양한 산업과 기술에 대한 우리의 인식을 재구성하는 변혁을 목격해왔습니다. 인공 지능은 이 변혁적인 물결의 원동력입니다. 인공 지능은 빠르게 발전함에 따라, 그것은 자원을 필요로 하고, 여기서 그래픽 처리 장치(GPU)가 발생합니다. 원래 컴퓨터 그래픽스에서 이미지 렌더링을 가속화하기 위해 설계된 GPU는 이제 AI 알고리즘을 잘 작동합니다. 이들은 코어 수가 많아 계산 처리에 탁월하고 수많은 병렬 작업을 효율적으로 관리합니다. 그러나 GPU에 대한 의존도가 높아짐에 따라 시장 가격이 상승하여 기업과 독립 개발자들이 GPU를 쉽게 사용할 수 없게 되었습..

LLM과 Generative AI 앱의 등장으로 데이터는 전체 생태계의 중심 부분입니다. 이 글에서는 데이터 레이크 하우스 위에서 AI 앱을 지원하는 도구에 대해 논의할 것입니다. 앞으로 다가올 세대 인공지능의 물결은 우리의 일생 동안 혹은 어쩌면 어떤 평생 동안 나타난 그 어떤 기술 혁신보다 더 혁명적일 것입니다. 오늘날 데이터 중심의 환경에서 조직들은 그들의 방대하고 계속 확장되는 데이터 세트로부터 가치를 이끌어내기 위한 혁신적인 방법들을 지속적으로 찾고 있습니다. 데이터 레이크는 다양한 데이터 유형을 저장하고 관리하기 위한 확장 가능하고 유연한 기반을 제공하며 현대 데이터 아키텍처의 초석으로 부상했습니다. 동시에, 생성 인공 지능(AI)은 기계가 인간의 창의성을 모방하고 콘텐츠를 자율적으로 생성하는..

AI가 생성한 콘텐츠의 존재는 페스트처럼 퍼질 것이고, 중독 검색 결과는 물론 AI 모델이 무너질 것입니다. ChatGPT와 같은 생성 AI 도구는 너무 좋아서 사실이 아닌 것 같습니다. 간단한 프롬프트를 만들고 플랫폼은 텍스트(또는 이미지, 비디오 등)를 생성하여 주문합니다. 그 이면에서 ChatGPT와 그 기술은 방대한 양의 World Wide Web을 훈련 데이터로 활용합니다. 이 기술의 이름을 딴 LLM(Large Language Model)의 '대규모'입니다. 그러나 생성 AI는 단점이 있습니다. 그것은 진실성보다 신뢰성을 선호하며 종종 bullsh!t를 생성합니다(bullsh!t에 대한 제 최근 기사 참조). 그러나 그것의 진실성 부족은 그것의 유일한 단점이 아닙니다. 생성 AI는 그럴듯한 콘..

최고의 텍스트 이미지 모델 중 하나인 hasdx와 Stable Diffusion은 사용 사례, 비용, 기능 등에 걸쳐 축적됩니다. 텍스트 프롬프트에서 사실적인 이미지를 생성하는 것은 최근 AI의 발전으로 가능해진 매우 유용한 기능입니다. 이 게시물에서는 현재 사용 가능한 두 가지 최고의 텍스트 이미지 모델인 hasdx와 Stable Diffusion을 비교하여 장점, 차이점 및 이상적인 사용 사례를 더 잘 이해하도록 하겠습니다. 첫째, 배경이 있습니다. hasdx와 stable diffusion 둘 다 딥 러닝 기법을 활용하여 사용자가 제공한 텍스트 설명과 현저하게 일치하는 이미지를 생성합니다. 이는 시각적 개념을 빠르게 파악하고, 프로토타이핑 자산을 생성하거나, 맞춤형 이미지 및 미디어를 생성하려는 크..

인공지능 코드 생성은 ChatGPT의 발전된 생성 기능이 도입된 이후 계속해서 화제가 되어 왔습니다. 코드 생성은 소프트웨어 개발에 필수적이며, 인공지능 기반 도구는 이 분야를 크게 발전시켰습니다. 예를 들어, 구글의 딥마인드(DeepMind)는 자사의 알파코드가 2023년 2월 산업 표준의 개발 코드를 생성할 수 있다고 주장했습니다. 그러나 2022년 11월 OpenAI와 ChatGPT가 플레이그라운드 AI를 도입하면서 자동화된 코드 생성의 전체 시나리오가 크게 바뀌었습니다. 그러나 인공지능 코드 생성기의 진화는 ChatGPT의 능력을 능가했습니다. 이 글은 코드 작성 자동화, 생산성 향상 및 전반적인 개발 프로세스 개선을 위한 코드 생성 ChatGPT을 탐구합니다. 1. 타브나인 Tabnine은 Ch..

이 글에서는 위상 정렬의 개념, 그 의미 및 다양한 영역에서의 응용에 대해 알아보겠습니다. 컴퓨터 과학의 영역에서 요소들 간의 관계나 의존성은 많은 문제를 포함합니다. 그런 문제 중 하나는 요소들의 의존성에 따라 일관된 순서를 설정해야 한다는 것입니다. 여기서 위상 정렬의 역할은 매우 중요합니다. 위상 정렬은 요소들의 의존성을 존중하는 방식으로 정렬함으로써 이 문제를 해결하는 기본 알고리즘입니다. 이 글에서는 위상 정렬의 개념, 그 의미 및 다양한 영역에서의 응용에 대해 알아보겠습니다. 위상 정렬 이해 위상 정렬은 DAG(방향성 비순환 그래프)에서 요소의 선형 순서를 결정하는 데 사용되는 알고리즘 기술입니다. DAG는 사이클이 존재하지 않는 노드를 연결하는 정점(노드)과 방향성 에지(호)로 구성된 그래프..