쵸코쿠키의 연습장

AI 기반 테스트 자동화 도구 Top 5: 전문가 리뷰와 선택 가이드

빠르게 변화하는 디지털 시대에 기업들은 소프트웨어 개발과 테스트 과정을 간소화하고 효율을 높이는 새로운 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다. 이러한 맥락에서 AI 기반 테스트 자동화 도구의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 기술은 테스트 자동화의 복잡성을 줄이고, 정확도를 향상시키며, 시간을 절약하는 등 여러 면에서 혁신을 가져오고 있습니다. 본 글에서는 테스트 자동화를 위한 최고의 AI 기반 도구들을 소개하고, 각 도구의 장단점을 심도 있게 분석하여, 여러분이 각자의 요구에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있도록 돕고자 합니다. AI 기술의 최신 동향과 함께, 실제 사용자와 전문가들의 평가를 바탕으로 이러한 도구들의 성능을 평가해 보겠습니다.    본론에서는 AI 기반 테스트 자동화 ..

오픈 소스 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에 대한 완벽 가이드

대규모 언어 모델의 혁신적인 세계로의 초대현대 기술의 발전은 인공지능(AI)이 일상생활의 많은 부분에서 중요한 역할을 하게 만들었습니다. 특히, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 우리가 언어를 사용하고 이해하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화의 최전선에는 '오픈 소스'라는 개념이 자리잡고 있으며, 이는 기술의 발전뿐만 아니라, 방대한 지식의 공유와 협업을 가능하게 합니다.오픈 소스 LLM은 단순히 기술적인 도구를 넘어서, 전 세계 개발자들과 연구자들이 함께 협력하여 더욱 스마트하고 접근 가능한 AI를 만들어가는 과정입니다. 이러한 모델들은 언어의 이해와 생성을 위한 복잡한 알고리즘을 개발하는 데 있어 핵심적인 역할을 하며, 다양한 어플리케이션에..

인공지능(AI) 기술의 발전은 다양한 산업에 혁신을 가져다주었고, 그 중에서도 프로그래밍과 코딩 분야에서의 변화는 특히 눈에 띕니다. 현재 개발자들은 AI 도구를 활용하여 보다 빠르고 정확한 코드 작성이 가능해졌으며, 이로 인해 프로젝트의 효율성을 크게 향상시킬 수 있게 되었습니다. 본 글에서는 프로그래머와 개발자들이 일상적인 코딩 작업에서 경험할 수 있는 문제들을 해결하고 생산성을 극대화할 수 있는 다섯 가지 무료 AI 도구를 소개하고자 합니다. 이러한 도구들은 코드의 오류를 줄이고, 개발 과정을 가속화함으로써 개발자의 삶을 편리하게 만들어 줄 것입니다. AI가 코딩의 미래를 어떻게 변화시킬지, 그리고 이러한 도구들이 개발자들에게 어떤 이점을 제공하는지 살펴보겠습니다. 본론에서는 프로그래머와 개발자들의..

인공지능(AI)의 발전이 우리의 일상과 비즈니스 환경에 막대한 영향을 미치고 있는 가운데, 특히 보안 분야에서의 그 역할과 영향력은 더욱 주목받고 있습니다. 최근 Black Hat 2023에서 열린 패널 토론 'Generative AI: Security Friend or Foe?'에서는 이러한 인공지능이 보안 팀에 미칠 수 있는 긍정적이고 부정적인 영향에 대해 심도 깊은 논의가 이루어졌습니다. 패널에는 Palo Alto Networks의 Josh Zelonis, DeVry University의 Fred Kwong, 그리고 Omdia의 분석가 Curt Franklin이 참여하여, 인공지능이 보안 전문가들의 업무에 어떻게 도움을 줄 수 있는지, 동시에 어떠한 위협을 가할 수 있는지에 대한 다양한 의견을 나누..

머신러닝 성공의 비밀, 데이터 주석의 중요성 우리의 일상과 긴밀히 연결된 인공지능 기술은 이미 많은 산업 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 이러한 기술의 발전을 가능하게 하는 핵심 요소 중 하나가 바로 '데이터 주석(Data Annotation)'입니다. 자율주행 자동차부터 건강관리 시스템까지, 다양한 분야에서 활용되는 인공지능 기술의 발전은 양질의 데이터 주석 작업에 의해 뒷받침됩니다. 데이터 주석은 머신러닝 모델이 세상을 이해하고, 정확한 판단을 내리는 데 필수적인 과정입니다. 본 서론에서는 데이터 주석이 왜 중요한지, 그리고 이 과정이 인공지능 기술의 성공에 어떤 기여를 하는지를 탐구합니다. 데이터 주석의 기초부터 시작해 그 방법, 적용 사례, 그리고 이 분야가 직면한 도전과제에 이르기까..

주식 시장은 끊임없이 변화하는 데이터의 바다입니다. 이 데이터를 분석하고 예측하는 것은 투자자에게 귀중한 통찰을 제공할 수 있습니다. 최근 기술의 발전으로, 특히 머신러닝과 데이터베이스 관리 시스템의 결합으로 이러한 예측이 더욱 정교해지고 있습니다. 이 글에서는 두 가지 강력한 도구, 텐서플로우(TensorFlow)와 아스트라DB(AstraDB),를 사용하여 주식 데이터를 예측하는 방법을 소개합니다. 텐서플로우는 구글이 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝 모델의 개발과 훈련을 간편하게 할 수 있도록 설계되었습니다. 반면, 아스트라DB는 아파치 카산드라 호환 데이터베이스로, 대규모 분산 데이터 관리에 최적화된 솔루션을 제공합니다. 이 두 기술의 결합은 빅데이터 분석과 머신러닝 모델의 효..

Generative AI와 소프트웨어 품질 보증의 새로운 지평 Generative AI 기술의 급속한 발전은 소프트웨어 개발의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 개발자들은 이제 이전보다 훨씬 더 빠르고 효율적으로 코드를 생성할 수 있는 도구를 갖추게 되었습니다. 하지만, 이러한 변화는 소프트웨어 품질 보증(Quality Assurance, QA) 분야에 있어서도 새로운 도전과 기회를 동시에 제시합니다. 본 글에서는 Generative AI 시대에 QA 엔지니어들이 마주한 현실과, 이에 대응하기 위한 전략적 접근법을 탐구합니다. 과거 QA 분야는 주로 기능성(Functionality), 성능(Performance), 그리고 보안(Security)에 중점을 두었습니다. 그러나 Generative AI의 등장은..

인공지능(AI) 기술의 발전은 우리 생활 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 특히, ChatGPT와 같은 AI 시스템과의 상호작용은 일상적인 경험이 되었죠. 이러한 AI 시스템들은 어떻게 우리의 말을 이해하고, 인간처럼 대응할 수 있는 걸까요? 바로 '프롬프트 엔지니어링'이 그 비밀의 열쇠입니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI에게 우리의 요구를 정확하게 전달하고, 적절한 반응을 이끌어내기 위한 명확한 지시사항을 제공하는 과정입니다. 마치 우리가 길을 찾을 때 지도를 사용하는 것처럼, AI도 올바른 방향을 제시받아야 원하는 목적지에 도달할 수 있죠. 이 글에서는 프롬프트 엔지니어링의 중요성과 함께, AI와의 상호작용을 한층 더 풍부하게 만들어주는 'GenAI'라는 새로운 개념을 소개합니다. GenAI는 A..

AI 기술로 변화하는 고객 맞춤형 프로모션 전략 현대의 비즈니스 환경에서 기업들은 점점 더 많은 데이터를 활용하여 고객의 니즈를 파악하고, 이에 맞는 맞춤형 프로모션을 제공하려 노력하고 있습니다. 특히, 인공지능(AI) 기술의 발달은 고객 서비스와 마케팅 전략에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 고객 한 명 한 명의 구매 이력과 행동 패턴을 분석함으로써, 기업들은 개인화된 경험을 제공하고, 고객 충성도를 높이며, 추가 매출을 창출할 수 있는 기회를 발견할 수 있게 되었습니다. 이러한 배경 속에서, 오늘날 많은 기업들이 직면한 과제 중 하나는 고객 맞춤형 프로모션을 어떻게 효과적으로 설계하고 실행할 것인가입니다. 특히, 지리적 위치에 국한되지 않고, 고객의 실시간 구매 의사 결정에 영향을 줄 수 있는 전략적 ..

인공지능의 진화: 좁은 AI에서 적응형 AI까지 인공지능(AI) 기술의 발전은 인류에게 많은 변화를 가져왔습니다. 어떤 이들에게는 AI가 모든 문제를 해결할 수 있는 만능키처럼 여겨지기도 하지만, 실제로 AI 기술이 모든 문제에 대한 해답을 가지고 있는 것은 아닙니다. 현재 우리가 접근할 수 있는 '좁은 AI(Artificial Narrow Intelligence, ANI)'는 특정 문제에 초점을 맞춘 기술로, 일부 분야에서 인간보다 훨씬 빠르고 정확한 업무 수행이 가능하게 해주었습니다. IBM의 왓슨 같은 시스템은 의료 분야에서 데이터 기반의 결정을 돕는 것처럼, 우리의 생산성, 효율성, 심지어 삶의 질을 개선하는 데 큰 도움을 주고 있습니다. 하지만 전문가들은 더 큰 목표인 '인공 일반 지능(Arti..

Kubernetes에서 Helidon 애플리케이션 배포의 새로운 지평 클라우드 네이티브 환경에서 마이크로서비스 아키텍처의 중요성이 점점 더 강조되면서, 자바 애플리케이션을 위한 현대적인 프레임워크와 툴의 필요성이 대두되었습니다. 이러한 요구에 부응하여 등장한 것이 Oracle에서 공개한 Helidon과 Kubernetes 환경을 위한 효율적인 배포 도구인 Eclipse JKube입니다. Helidon은 경량화되고, 빠르며, 클라우드 네이티브 마이크로서비스 개발을 위해 특별히 설계된 자바 프레임워크입니다. 이와 함께, Eclipse JKube의 Kubernetes Maven Plugin은 자바 애플리케이션을 Kubernetes 환경으로 손쉽게 배포할 수 있도록 도와주는 강력한 도구로 자리매김했습니다. 특히..

AI 코딩 도구, 개발자의 새로운 동반자 혁신의 바람이 기술 세계를 뒤흔들면서, 인공지능(AI) 기반 코딩 도구의 등장은 개발자 커뮤니티에 새로운 활력을 불어넣고 있습니다. ChatGPT와 GitHub Copilot과 같은 도구들이 프로그래밍 언어와 코딩 관행에 새로운 지평을 열면서, 개발자들 사이에서는 이러한 도구들이 단순히 코딩의 속도를 높이는 것을 넘어, 개발 과정의 전반적인 효율성과 창의성을 향상시킬 수 있는지에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 코딩 도구가 실제 개발 작업에서 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 이러한 도구들을 사용함으로써 얻을 수 있는 구체적인 이점들에 대해 탐구해보고자 합니다. 또한, 이러한 도구들이 개발자들의 작업 방식에 어떠한 변화를 가져왔는지..

인공지능 기술의 급속한 발전은 우리의 일상과 비즈니스 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLMs)은 디지털 비서, 자동 수정 기능, 이메일 작성 도구 등 다양한 형태로 우리 생활 깊숙이 자리 잡으며 인상적인 세계 인식 능력을 선보이고 있습니다. 하지만 이러한 모델들은 자신의 지식 한계를 인식하는 데 어려움을 겪기도 하며, 때때로 정보의 공백을 "환상"으로 메우려는 경향이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 '검색 보강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)' 기술은 대규모 언어 모델의 지식을 효율적으로 확장하고 환상 현상의 영향을 줄이는데 큰 기대를 모으고 있습니다. 대규모 언어 모델은 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 컴퓨터 모..

기계 학습 프로젝트를 위한 최적의 플랫폼 찾기: GitHub 대안에 주목 기술의 급속한 발전 속에서 기계 학습 프로젝트를 효율적으로 관리하고 스트림라인화할 수 있는 플랫폼을 찾는 것은 개발자들에게 지속적인 도전과제입니다. GitHub은 전 세계 개발자들에게 매끄러운 경로를 제공해왔지만, 이 분야에서 다양성과 혁신의 필요성은 부정할 수 없는 사실입니다. 따라서 우리는 기계 학습 프로젝트에 접근 방식을 혁신할 수 있는 GitHub과 유사한 최고의 대안들을 소개하고자 합니다. 이러한 대안 플랫폼들은 강력한 기능과 기능성을 제공하여 GitHub에 견줄 수 있으며, 기계 학습 프로젝트의 관리와 협업을 더욱 쉽게 만들어줍니다. 데이터 관리, 실험 추적, 모델 버전 관리 등 개발자들이 직면하는 주요 과제를 해결하는 ..

최근 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(LLM)은 기술 산업에 혁명을 일으키며 혁신의 새로운 지평을 열었습니다. 검색부터 고객 서비스에 이르기까지 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있는 이 기술은, GitHub과 허깅페이스와 같은 개방형 생태계를 기반으로 빠르게 발전하고 있습니다. GitHub이 소프트웨어 개발과 협업을 위한 필수 플랫폼으로 자리잡은 것처럼, 허깅페이스는 이제 LLM과 관련된 모든 것을 위한 중심지로 부상하고 있습니다. LLM은 GPT-3, BERT, PaLM과 같은 모델로 기술 세계의 상상력을 자극하고 있습니다. 이들은 단순한 텍스트 프롬프트를 기반으로 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 질문에 답변하며, 문서를 요약하고 심지어 코드까지 작성할 수 있는 능력을 보여줍니다. McKinsey 보..

인터넷의 탄생 이래로 사이버 보안은 늘 중요한 고려사항 중 하나였습니다. 컴퓨터, 모바일 기기, 전자 시스템, 서버, 네트워크 및 데이터를 사이버 범죄자들의 악의적인 공격으로부터 보호하는 것은 기업과 개인 모두에게 필수적인 일이 되었습니다. 오늘날, 인공지능(AI)은 모든 작업의 핵심이 되었으며, AI 사용을 무시하고서는 시대에 뒤처질 수 없습니다. AI는 인간 전문가들의 삶에 운영의 용이성을 가져다주는 것뿐만 아니라 수많은 위협도 함께 가져옵니다. AI의 가장 위험한 측면 중 하나는 데이터의 윤리적 사용입니다. 이 글을 통해 AI 시스템과 귀중한 데이터를 보호하는 모든 것에 대한 광범위한 이해를 제공할 것입니다. 시작해봅시다! 세계가 디지털화됨에 따라, 데이터 보안은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습..

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..