쵸코쿠키의 연습장

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..

과도하게 프로비저닝된 SAS 토큰이 GitHub에서 거의 3년 동안 38TB에 달하는 방대한 프라이빗 데이터를 노출했다는 이야기입니다. 위즈 리서치 팀은 최근 과도하게 프로비저닝된 SAS 토큰이 거의 3년 동안 깃허브(GitHub)에 노출되어 있었다는 것을 발견했습니다. 이 토큰은 38테라바이트의 방대한 개인 데이터 저장고에 액세스할 수 있게 해주었습니다. 이 애저 저장소에는 마이크로소프트(MS) 직원 두 명의 디스크 백업 파일 안에 숨겨진 개인 SSH 키와 같은 추가 비밀이 들어 있었습니다. 이 정보는 강력한 데이터 보안 조치의 중요성을 강조합니다. 요약 위즈리서치는 최근 2023년 6월 23일 마이크로소프트의 AI 깃허브 저장소에서 발견된 데이터 노출 사건을 공개했습니다. GitHub를 관리하는 연구..

ReactJS와 AI/ML을 결합하여 강력하고 상호작용적인 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 끊임없이 진화하는 웹 개발의 풍경에서, 리액트JS는 강력한 지배자로 확고히 자리매김했습니다. 그것의 구성 요소 기반 아키텍처, 가상 DOM 및 개발자 친화적인 기능은 사용자 인터페이스를 구축하기 위한 선택 사항으로 만들었습니다. 그러나 리액트JS는 프론트 엔드 개발에만 국한되지 않습니다. 최근 몇 년 동안, 그것은 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 영역으로 진출하여 인공지능 기반 웹 애플리케이션을 만드는 중요한 도구가 되었습니다. 이 블로그 포스트에서, 우리는 어떻게 리액트JS와 인공지능/ML이 강력하고 상호적인 웹 애플리케이션을 구축하기 위해 결합될 수 있는지 탐구할 것입니다. ..

이전에는 개발자들이 코드나 디버깅에 많은 시간을 할애했지만, 이제는 ChatGPT나 Bard AI의 도움을 받아 쉽고 효율적으로 소프트웨어 엔지니어를 변화시킵니다. ChatGPT ChatGPT는 특히 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처에 기반하여 OpenAI에 의해 개발된 언어 모델입니다. GPT는 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하는 데 탁월한 인공 지능의 한 종류입니다. 방대한 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 문장 내 다음 단어나 단어를 예측하여 텍스트를 처리하고 생성하도록 설계되었습니다. 자연스럽게 들리는 대화를 더 잘 이해하고 생성하기 위해 다양한 대화 데이터에 대해 훈련됩니다. 이를 통해 챗봇, 가상 비서 및 기타 사용자와 문자 또는 음성 ..

소프트웨어 개발에서 끊임없이 변화하는 AI의 풍경을 탐구합니다. 코딩 및 프로그래밍의 미래를 형성하는 새로운 트렌드와 혁신을 발견합니다. 끊임없이 진화하는 기술의 세계에서 소프트웨어 개발에서 인공지능의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 인공지능은 단순한 유행어나 먼 약속이 아니라 개발자들이 소프트웨어를 만들고 테스트하고 배포하는 방식을 형성하는 변혁적인 힘입니다. 이 글에서 우리는 이 분야에 혁명을 일으키고 있는 최신 트렌드와 혁신을 탐구함으로써 "소프트웨어 개발에서 인공지능의 미래"를 탐구하는 여정을 시작합니다. 소프트웨어 개발 환경은 빠른 변화를 겪고 있고 AI는 이 변화의 선두에 있습니다. 일상적인 작업 자동화에서 코드 품질을 향상시키고 배포 프로세스를 최적화하는 것까지 AI는 개발자들이 ..

생성 AI가 혁신적이라고 생각하며 기업용 AI 앱을 구축하기 위한 오라클 클라우드의 고유한 장점을 자세히 설명합니다. 오라클 CTO는 AI와 클라우드가 기술과 비즈니스를 근본적으로 어떻게 재구성할 것인지에 대한 오라클의 대담한 비전을 분명히 하기 위해 클라우드 월드 2023의 무대에 올랐습니다. 생성 AI가 어떻게 모든 것을 변화시키며 오라클 클라우드의 독특한 아키텍처가 어떻게 이 혁신적인 기술로 혁신하기 위한 이상적인 플랫폼으로 만드는지 설명했습니다. 인공지능 시대의 여명 지난 해에 ChatGPT와 같은 거대 언어 모델의 놀라운 출현에 대해 되돌아보는 것으로 시작했습니다. 그는 어떤 새로운 기술이 전세계적인 관심을 끌고 세대 AI가 그랬던 것처럼 대중들 사이에 뜨거운 논쟁을 불러일으키는 것은 얼마나 드..

멤워커(MEMWARKER)와의 대화형 판독은 보다 풍부하고 상황에 맞는 대화를 위한 AI 모델을 향상시켜 현대 AI 기능의 경계를 허물게 합니다. OpenAI의 ChatGPT 출시는 대화형 AI를 위해 혁신적이었습니다. ChatGPT의 역량은 즉각적으로 인상적이지만 2021년부터 고정된 훈련 데이터에 의해 본질적으로 제한됩니다. 소프트웨어 개발자와 기술 회사에게 맞춤형 데이터 세트에 대한 ChatGPT 교육은 비즈니스와 함께 진화하는 맞춤형 AI 비서를 만드는 데 핵심입니다. 이 포괄적인 가이드에서는 소프트웨어 팀이 미세 조정 및 MEMWARK 쌍방향 읽기와 같은 기술을 사용하여 맞춤형 ChatGPT 모델을 훈련하기 위한 모범 사례를 살펴봅니다. ChatGPT 기본 교육의 한계 극복 간략한 배경으로, C..

Generative AI와 Machine Learning으로 데이터 중심 의사결정의 세계를 탐구합니다. 데이터 변환에서 그들의 구별과 역할을 이해합니다. 기술의 세계는 붐비고, 이 유행에서 가장 잘 벗어나는 것은 데이터 기반의 의사결정 능력입니다. 날로 치열해지는 경쟁의 세계에서 손쉬운 내비게이션을 보장하기 위해 얼마 전 등장한 강력한 두 가지 힘은 바로 생성 AI와 머신 러닝입니다. 이 두 개체는 겉보기에는 다를 수 있지만 가장 흥미로운 부분은 계속 증가하는 데이터 양을 통제하기 위해 고군분투하는 브랜드와 기업의 삶에 있습니다. 이 블로그는 최근 몇 년 동안 가장 많이 사용된 두 전문 용어의 명확한 구분을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 데이터 변환 경로를 밝히는 데 있어 그들의 구체적인 역할을 탐..

클라우드 네이티브 아키텍처를 사용하여 AI 및 통합 데이터를 활용하여 점점 더 빨라지는 공격에 대한 탐지 및 대응을 가속화합니다. 크라우드스트라이크는 지난 주 라스베가스에서 열린 연례 Fal.Con23 사용자 컨퍼런스에 4,500명이 넘는 사이버 보안 전문가들을 환영했습니다. 마이크 센토나스 대통령은 인공지능과 클라우드 네이티브 기술을 활용하여 보안 팀들이 점점 더 정교해지고 거침없는 위협에 대해 훨씬 더 빠르고, 똑똑하고, 사전 예방적으로 대응할 수 있도록 하는 크라우드스트라이크의 대담한 비전을 설명하는 영감을 주는 기조 연설을 했습니다. 스피드의 필요성: 모던 시큐리티 "포뮬러 1" 우승 '센토나스'의 기조연설을 통해 널리 퍼진 주제는, 보안 운영에 있어 속도를 높여야 한다는 것이었습니다. 오늘날 날..

보안을 가속화하기 위해 인공지능을 사용하는 것의 이점들이 있습니다. 그러나 완전 자동화는 인간의 통찰력을 필요로 합니다. 인공지능이 산업 전반에 걸쳐 빠르게 채택됨에 따라 사이버 보안 부문은 AI를 활용하여 점점 더 정교한 위협에 대한 방어를 강화하는 방법을 모색하고 있습니다. 최근 Fal.Con23 사용자 회의에서 크라우드스트라이크 실행 패널은 인간의 전문 지식을 대체하는 것이 아니라 증강하는 방식으로 AI를 통합하려는 그들의 비전을 설명했습니다. 보안상의 신속성의 필요성 널리 퍼진 주제는 AI를 사용하여 탐지 및 대응을 가속화하는 것이었습니다. 랜섬웨어와 같은 공격이 침입 시간을 단 몇 분으로 압축하는 경우, 속도는 이제 가장 중요한 단일 지표입니다. 인간 분석가들만으로는 기계 속도로 작동하는 위협에..