인공지능12 딥러닝 프레임워크, PyTorch의 장점 가장 인기있는 딥러닝 프레임워크, 파이토치(PyTorch) PyTorch는 최신 딥러닝 프레임워크 중 하나로 Facebook에서 개발되었으며 2016년 GitHub에서 오픈 소스화되었습니다. 그리고 이는 딥러닝, 자연어 처리 등에 사용되는 주요 프레임워크 중 하나입니다. PyTorch는 최근 들어서 단순성, 사용 편의성, 동적 계산 그래프 및 효율적인 메모리 사용으로 인기를 얻고 있습니다. 그리고 이미 인공지능 관련 탑티어 논문들에서 파이토치를 텐서플로우보다 더 많이 사용하고 있다는 통계도 나왔습니다. PyTorch는 파이썬 프로그램용 Torch 라이브러리를 사용하여 개발된 머신러닝 라이브러리에 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. 페이스북 AI 연구소가 개발하고 2016년 1월 컴퓨터 비전, 딥러닝, .. 2022. 1. 27. 인공지능을 활용한 디지털 마케팅 사례 인공지능과 디지털 마케팅 분야 오늘날 사람들이 인공지능에 대해 생각할 때, 구글 딥마인드, 테슬라의 자율주행차 같은 크고 복잡하거나 자율주행 자동차와 같은 거대한 프로젝트를 생각할지도 모릅니다. 물론 이것들은 대단하고 중요한 기술이지만, 사실 인공지능은 우리 주변의 수천 개의 도구와 앱 뒤에서 조용히 실행되어 간단한 작업을 자동화하거나 예측을 함으로써 우리의 삶을 더 쉽게 만들어 줍니다. 이는 모든 산업과 비즈니스 기능에서 마찬가지이지만, 이번 글에서는 특히 디지털 마케팅 분야에서 사용되는 인공지능에 대해 알아보려고 합니다. 이전에는 "이 사람이 제 제품에 관심이 있을까요?" 또는 "이 광고 캠페인을 통해 어떤 결과를 얻을 수 있을까요?" 같은 중요한 질문들에 대해 인간의 개입이 필수불가결 이었지만, 이.. 2022. 1. 16. 코로나 이후, 사이버 보안이 중요해진 이유 코로나 이후 사이버 공격의 증가 코로나 이후로 우리는 재택 근무, 계속되는 사회와 기업의 디지털화 등으로 인해 점점 더 온라인화 되고 있습니다. 이를 통해 다양한 기술과 어플리케이션이 탄생했으며 소비자의 편의를 위한 온라인, 디지털 서비스들도 많이 생기게 되었습니다. 하지만 이는 또한 해커 및 사이버 상에서의 사기꾼들에게도 좋은 환경이 생겼음을 의미합니다. 2022년으로 접어들면서, 불행하게도 이 상황이 진정될 기미가 보이지 않습니다. 이러한 이유로 개인과 기업은 위험을 완화하기 위해 취할 수 있는 조치뿐만 아니라 점점 증가하는 공격 방법에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 인공지능 기반 사이버 보안 금융 서비스에서 사기 탐지를 위해 사용되는 방식과 마찬가지로, 인공지능(AI)은 비정상적인 무언가가 일어나고.. 2022. 1. 15. 엔비디아 AtacWorks, AI 기반 DNA 연구 엔비디아의 게놈 연구 엔비디아와 하버드의 과학자들은 유전자 연구에서 큰 발전을 이루었습니다. 이 연구팀은 단세포 실험을 실행하는 데 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수 있는 딥러닝 툴킷을 개발했습니다. Nature에 발표된 한 연구에 따르면, AtacWorks 툴킷은 전체 게놈에 대해 추론을 실행할 수 있습니다. 보통 이틀이 조금 넘는 시간을 단 30분만에 실행할 수 있다고 합니다. 이는 엔비디아의 Tensor Core GPU 덕분에 그렇게 할 수 있다고 합니다. AtacWorks는 ATAC-seq와 협력합니다. 이는 질병에 걸린 세포의 게놈에서 개방된 영역을 찾기 위해 설계된 방법을 말합니다. 이러한 "개방 영역"은 특정한 기능을 결정하고 활성화시키는 데 사용되는 사람의 DNA의 하위 섹션입니다. 이것.. 2021. 3. 11. B2B에 인공지능 기술을 적용하는 방법과 사례 종종 인공지능이 B2C 분야의 기업에만 적용된다는 잘못된 인식이 있습니다. B2C 기업은 고객이 더 많기 때문에 AI에 영향을 미치는 데 활용할 수 있는 데이터가 더 많은 것으로 생각됩니다. 하지만, 인공지능 기술은 B2C 회사만큼 B2B 회사와도 관련이 있습니다. 모든 B2B 기업은 AI가 더 나은 제품을 생산하고, 더 나은 서비스를 제공하고, 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 도움이 되는 방법을 평가하는 것이 중요합니다. 여기 몇몇 B2B 회사들이 오늘날 인공지능을 사용하는 몇 가지 방법들이 있습니다. 제품 수준 향상 인공지능이 B2B 기업을 지원하는 방법 중 하나는 더 나은 제품을 만드는 것을 돕는 것입니다. 의료 분야에서, 인공지능은 지멘스 헬시너스가 AI 알고리즘으로 구동하는 CT 스캐너와 같은 .. 2021. 3. 2. 자연어 처리(NLP)의 간단한 이해와 적용 사례들 자연어 처리(NLP)는 무엇이고 왜 중요한가? 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. NLP는 컴퓨터가 자체적으로 "말하기"를 생성하는 자연어 생성(NLG)을 가능하게 할 뿐만 아니라 텍스트를 읽고, 편집하고, 요약하는 데 도움을 줍니다. 즉, NLP는 빅스비가 여러분의 요청을 이해할 수 있게 해주는 기술이고 NLG는 빅스비가 자연적으로 들리는 언어로 응답할 수 있다는 것을 의미합니다. 그 외에도 알렉사와 시리와 같은 스마트한 디지털 어시스턴트는 NLP 기술을 사용한 가장 대표적인 제품입니다. NLP는 중요한 기술 트렌드입니다. 왜냐하면 전세계의 많은 정보들이 자연어로 이루어져 있기 때문입니다. 이메일, .. 2021. 2. 16. 데이터 사이언스, 머신러닝의 무료 교육 코스와 튜토리얼들 IBM은 향후 2년 이내에 데이터 과학자의 고용이 28% 증가할 것으로 전망하면서 숙련된 데이터 과학자에 대한 수요가 계속 급증할 것이라고 합니다. 모든 업종의 기업은 데이터가 크게 증가하고 새로운 빅데이터 기술이 데이터를 분석하고 가치를 얻는 데 활용되기 시작하고 있습니다. 이에 따라 정부 차원과 대학교 및 대학원 차원에서도 데이터 사이언스, 빅데이터, 인공지능과 같은 기술에 대한 교육이 많아지게 됬습니다. 하지만 꼭 이러한 전통적인 교육방식 외에도 무료 온라인 코스와 튜토리얼도 많이 생겼고 이를 잘 활용하면 누구나 좋은 커리어를 쌓기위한 발판으로 사용할 수 있을 것 입니다. Coursera - Data Science Specialization Coursera는 John Hopkins Universit.. 2021. 2. 15. 인공지능 언어 모델 GPT-3의 간단한 이해와 원리 가장 뛰어난 인공지능 언어 모델 GPT-3 일론 머스크가 공동 설립한 OpenAI는 수년간 인공지능 분야에서 가장 중요하고 유용한 발전으로 평가받아 왔습니다. 특히 GPT-3는 이전에 나온 어떤 모델보다도 언어 구조를 잘 이해하고 자연어를 잘 처리하는 인공지능 모델입니다. GPT-3는 Generative Pre-trained Transformer 3의 약자이며 세번째 버전으로 출시된 모델입니다. 이를 직역하자면 사전 학습된 알고리즘을 사용하여 텍스트를 생성한다는 뜻입니다. 즉, 작업을 수행하는 데 필요한 모든 데이터를 이미 공급받은 모델입니다. 특히, OpenAI에서 선택한 다른 텍스트와 함께 위키백과를 포함한 인터넷을 탐색하여 수집한 약 570GB의 텍스트 정보를 제공받았습니다. 만약 이 모델에게 어떠.. 2021. 2. 10. 딥페이크의 원리와 간단한 개념 이해 딥페이크 개념과 원리 딥 페이크(deep fake)는 실제처럼 보이지만 인공지능(AI)을 사용하여 조작한 가짜 비디오, 사진, 오디오 입니다. 이 기술을 사용해서 얼굴을 대체하고, 표정을 조작하고, 얼굴을 합성하고, 말을 합성할 수 있습니다. 딥페이크 비디오는 보통 얼굴을 바꾸거나 표정을 조작합니다. 아래 이미지에서는 이 작업이 수행되는 방법을 보여 줍니다. 왼쪽의 얼굴은 다른 사람의 몸에 배치됩니다. 얼굴 조작에서, 왼쪽 얼굴의 표정은 오른쪽 얼굴에 의해 모방됩니다. 딥페이크는 데이터의 패턴을 인식하는 시스템인 인공 신경망에 의존합니다. 딥페이크 사진 또는 비디오를 개발하는 데에는 일반적으로 수백 또는 수천 개의 이미지를 인공 신경망에 투입하고, 패턴을 식별하고 재구성하도록 "훈련(학습)"하는 작업이 .. 2021. 2. 5. 이전 1 2 다음 반응형
