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구글 Gemini란? 구글 제미나이 쉬운 설명 구글의 multi-modal AI Gemini 1. 구글 Gemini 란? 구글 Gemini는 구글이 개발한 최신 AI 모델로, 텍스트, 오디오, 이미지 등 다양한 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 멀티모달(multi-modal) 능력을 갖추고 있습니다. 이는 인간처럼 복잡한 작업을 수행할 수 있게 함으로써, AI 기술의 새로운 기준을 제시합니다. 2. 구글 Gemini의 주요 특징 멀티모달 능력: 멀티모달 능력을 갖추고 있어 그림이나 사진, 오디오를 이해하고 대답할 수 있음 정확하고 유익한 응답: 제미나이는 방대한 양의 데이터 세트에서 훈련되어, 사실적인 주제에 대한 질문에 대한 답변이 더욱 정확하고 포괄적입니다. 창의적인 텍스트 형식 생성: 시, 코드, 대본, 음악 작업, 이메일, 편지 등과 같은 다.. 2024. 1. 3.
GPT-4 Turbo란? GPT-4 터보 쉬운 설명 1. GPT-4 터보란? GPT-4 터보는 OpenAI가 개발한 최신 인공지능 모델입니다. 이전 모델인 GPT-4에 비해 다양한 기능을 제공하면서도 가격은 저렴하게 설정되어 있습니다. GPT-4 터보는 2023년 4월까지의 최신 정보를 학습하여 최신성을 높였습니다. 2. GPT-4 터보의 주요 특징 확장된 처리 용량: GPT-4 터보는 한 번에 무려 300여 쪽에 해당하는 최대 12만8000 토큰 (단어 약 10만 개)을 프롬프트에 입력하는 것이 가능합니다. 최신 지식 베이스: GPT-4 터보는 2023년 4월까지의 정보를 기반으로 학습해 이제 최신 맥락에 맞게 프롬프트에 답변할 수 있습니다. 멀티모달 기능의 확장: GPT-4 터보는 이미지 생성 AI '달리 3’와의 연동을 통해 이미지 생성 기능을 제공.. 2024. 1. 2.
약인공지능, 강인공지능, 초인공지능 이란? ChatGPT는 어디에 속하나 1. 약인공지능, 강인공지능, 초인공지능이란? 약인공지능(Weak AI): 약인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위한 인공지능 시스템을 말합니다. 약인공지능은 제한된 범위 내에서 특정 작업을 수행할 수 있으며, 일반적으로 한 가지 또는 제한된 수의 작업에만 특화되어 있습니다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터링, 음성 인식, 얼굴 인식 등이 약인공지능의 예시입니다. 강인공지능(Strong AI): 강인공지능은 인간과 동등한 지능을 가진 인공지능을 말합니다. 이러한 인공지능은 다양한 영역에서 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 인간처럼 추론, 학습, 문제 해결 등을 수행할 수 있습니다. 강인공지능은 일반적으로 인간의 학습 능력과 지능을 넘어서는 것을 목표로 합니다. 현재까지는 아직 강인공지능은 개발되지 .. 2023. 6. 22.
단어 임베딩이란? 단어 임베딩 쉬운 설명 word embedding이란 1. 단어 임베딩(word embedding)이란? 단어 임베딩은 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야에서 사용되는 기법으로, 텍스트 데이터의 단어를 고정된 길이의 벡터로 표현하는 것을 말합니다. 단어 임베딩은 단어 간의 의미적 유사성을 반영하여 단어를 밀집 표현(dense representation)으로 변환합니다. 이러한 임베딩은 컴퓨터가 텍스트 데이터를 이해하고 처리할 수 있게 도와줍니다. 자연어처리란? 인공지능 자연어처리(NLP) 매우 쉬운 설명 1. 자연어 처리란? 자연어 처리(Natural Language Processing: NLP)는 인간의 언어를 기계적으로 이해하고 처리하는 기술입니다. 이를 통해 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 다룰 수 있게 됩니다. 예를.. 2023. 5. 25.
파이썬 리스트 축약이란? 리스트 축약 (List Comprehension) 쉬운 설명 1. 리스트 축약이란? 리스트 축약은 파이썬 프로그래밍에서 리스트를 생성하거나 조작할 때 사용되는 간결한 표현 방식입니다. 일반적으로 반복문과 조건문을 사용하여 리스트를 생성하거나 수정하는 번거로운 과정을 단순화하는 목적으로 사용됩니다. 2. 리스트 축약의 장점 코드의 가독성 향상: 리스트 축약을 사용하면 반복문과 조건문의 복잡한 구조를 간결하게 표현할 수 있어 코드의 가독성을 향상시킵니다. 코드 작성 시간 단축: 리스트 축약을 사용하면 반복문과 조건문을 일일이 작성할 필요 없이 간단하게 리스트를 생성하거나 조작할 수 있어 개발 시간을 단축할 수 있습니다. 3. 리스트 축약 문법 설명 리스트 축약 문법은 다음과 같습니다. [ 표현식 for 변수 in 시퀀스] [ 표현식 for 변수 in 시퀀스 if 조건.. 2023. 5. 17.
self-attention이란? Transformer self-attention 매우 쉬운 설명 1. Self-attention이란? Self-attention은 자연어 처리 분야에서 사용되는 딥러닝 모델인 Transformer에서 사용되는 중요 개념 중 하나입니다. Self-attention은 입력된 문장의 각 단어들이 다른 단어들과 얼마나 유사한지를 측정하여, 문장 내 단어들 간의 관계를 파악하는 기술입니다. 이를 통해 입력된 문장 내에서 단어들의 위치나 순서에 상관 없이 문맥적인 정보를 파악할 수 있습니다. 트랜스포머(Transformer)란? 트랜스포머 쉬운 설명 1. 트랜스포머 (Transformer) 란? Transformer는 단어나 문장과 같은 입력 데이터에서 중요한 정보를 추출하고 출력 데이터를 생성하는 딥러닝 모델입니다. 이를 위해 입력 데이터의 단어들 간의 상호작 ai-infor.. 2023. 5. 11.
생성모델 GAN이란? 생성적 적대 신경망? GAN 쉬운 설명 1. GAN이란? GAN은 Generative Adversarial Network의 약어로, 생성적 적대 신경망이라고 불립니다. 이는 딥러닝의 한 분야로, 이미지, 음성, 텍스트 등의 데이터를 생성하는 모델입니다. GAN은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 처음으로 제안되었습니다. 이후로 GAN은 딥러닝 분야에서 큰 주목을 받으며 빠르게 발전해왔습니다. 2. GAN의 작동 방식 GAN은 두 개의 딥러닝 모델을 이용하여 작동합니다. 하나는 생성자(generator)이고, 다른 하나는 판별자(discriminator)입니다. 생성자(Generator)는 무작위 노이즈 벡터z와 같은 잠재 벡터(latent vector)를 입력으로 받아 가짜이미지(fake images) 데이터를 생성합.. 2023. 5. 8.
객체검출 평가지표 AP(Average Precision)란? mAP, AP50, AP50:95, IoU 쉬운설명 1. PR curve 및 임계값이란 Precision-Recall curve (PR curve)는 인공지능모델의 분류 및 객체검출 능력을 시각화하는 방법 중 하나입니다. 이를 그리기 위해, 모델의 결과를 임계값(threshold)에 따라 분류하여 Precision과 Recall 값을 계산합니다. Precision은 모델이 예측한 것 중 실제로 맞은 비율이고, Recall은 실제값 중 모델이 예측한 비율입니다. PR curve는 임계값을 달리하였을때, Recall 값을 x축으로, Precision 값을 y축으로 표시한 곡선입니다. 임계값(threshold)은 모델이 결과를 결정하는 기준값입니다. 예를 들어, 분류에서는 모델이 예측한 확률값 (confidence score) 기준을 정해서 기준 이상인 경우만.. 2023. 5. 4.

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