728x90 전체 글94 AI 에이전트란? 에이전트 쉬운 설명 AI 에이전트란?인공지능(AI) 기술이 발전하면서 우리 삶 곳곳에 AI가 스며들고 있습니다. 그중에서도 AI 에이전트는 특정 작업을 수행하거나 사용자를 돕는 역할을 하는 AI 시스템으로, 더욱 주목받고 있습니다. 이 글에서는 AI 에이전트의 개념과 종류, 활용 분야, 그리고 앞으로의 전망까지 자세히 알아보겠습니다.1. AI 에이전트의 개념AI 에이전트란 인공지능을 기반으로 자율적으로 판단하고 행동하며, 주어진 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하는 시스템을 의미합니다. AI 에이전트는 센서를 통해 환경을 인식하고, 인식한 정보를 바탕으로 판단하여 행동을 결정합니다. 이러한 과정을 통해 AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하거나 사용자를 위한 서비스를 제공합니다.2. AI 에이전트의 종류AI 에이전트는 다.. 2025. 2. 21. 허깅페이스란? 허깅페이스(Hugging Face) 쉬운 설명 1. 허깅페이스(Hugging Face)란?https://huggingface.co/허깅페이스는 자연어 처리(NLP) 분야에 특화된 오픈소스 라이브러리와 플랫폼을 제공하는 기업입니다.주로 트랜스포머(Transformer) 기반의 최신 NLP 모델들을 쉽게 사용할 수 있도록 도구와 인프라를 제공합니다.'허깅페이스'라는 이름은 AI가 인간을 돕는 친근한 존재가 되기를 바라는 의미를 담고 있습니다.개발자, 연구자, 기업들이 최신 NLP 기술을 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하여 AI 민주화에 기여하고 있습니다. 2. 허깅페이스의 등장 배경허깅페이스는 2016년에 설립되었으며, 초기에는 대화형 AI 챗봇 개발에 주력했습니다.NLP 분야에서 트랜스포머 모델의 성공으로 인해 이러한 모델들을 쉽게 사용할 수 있는.. 2024. 8. 30. 앙상블이란? 앙상블 쉬운 설명 1. 앙상블(Ensemble)이란? 앙상블은 여러 개의 머신러닝 모델을 결합하여 더 강력하고 정확한 예측 모델을 만드는 기법입니다.개별 모델의 약점을 상호 보완하고 장점을 극대화하여 전체적인 성능을 향상시키는 방법입니다.'앙상블'이라는 이름은 음악에서 여러 악기가 조화롭게 연주하는 것에서 유래했습니다.분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 머신러닝 문제에 적용할 수 있으며, 단일 모델보다 일반적으로 더 높은 정확도와 안정성을 제공합니다. 2. 앙상블의 등장 배경앙상블 기법은 1990년대 후반부터 본격적으로 연구되기 시작했습니다.단일 모델의 한계를 극복하고 예측 성능을 향상시키고자 하는 노력에서 출발했습니다.복잡한 데이터셋에서 단일 모델은 과적합이나 편향 문제에 취약할 수 있다는 인식이 확산되었습니다.통계.. 2024. 8. 29. 랜덤 포레스트 란? (Random Forest) 1. 랜덤 포레스트(Random Forest)란? 랜덤 포레스트는 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 앙상블 학습 방법 중 하나입니다. 여러 개의 의사결정 트리(Decision Tree)를 생성하고, 이들의 예측을 종합하여 최종 결과를 도출하는 알고리즘입니다. '랜덤'이라는 이름이 붙은 이유는 각 트리를 생성할 때 데이터와 특성(feature)을 무작위로 선택하기 때문입니다. 이 방법은 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 문제에 적용할 수 있으며, 높은 정확도와 과적합에 대한 강건성으로 인해 많은 인기를 얻었습니다. 2. 랜덤 포레스트의 등장 배경랜덤 포레스트는 2001년 Leo Breiman에 의해 제안되었습니다.이 알고리즘의 등장 배경에는 단일 모델의 한계를 극복하고자 하는 노력이 있었습니다.기존의 .. 2024. 8. 29. LLM이란? 1. LLM(Large Language Model)이란? LLM은 대규모 언어 모델을 의미하며, 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 인공지능 모델입니다. 이 모델들은 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등 다양한 언어 관련 태스크를 수행할 수 있습니다. LLM은 주로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, chatGPT와 같은 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈가 대표적인 예입니다. 2. LLM(Large Language Model)의 등장배경LLM의 등장은 컴퓨팅 파워의 증가, 빅데이터의 가용성, 그리고 딥러닝 기술의 발전에 기인합니다.기존의 자연어 처리 모델들은 특정 태스크에 특화되어 있었고, 일반화 능력이 제.. 2024. 8. 29. RAG란? RAG 쉬운 설명 1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 란?RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 외부 지식을 활용하는 기술입니다.이 방법은 질문에 답변하거나 텍스트를 생성할 때, 모델의 사전 학습된 지식뿐만 아니라 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 활용합니다.RAG는 정보 검색(Retrieval)과 텍스트 생성(Generation)을 결합하여 보다 정확하고 최신의 정보를 포함한 응답을 생성할 수 있게 합니다.2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 의 등장배경기존의 LLM은 방대한 양의 데이터로 사전 학습되어 있지만, 학습 데이터의 한계로 인해 최신 정보나 특정 도메인의 전문적인 지식을 다루는 데 제한이 있었습니다.또한, 모델.. 2024. 8. 6. 랭체인이란? 랭체인 쉬운 설명 1. 랭체인 (LangChain) 이란?랭체인은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 응용 프로그램을 개발하기 위한 프레임워크입니다.이 프레임워크는 LLM의 기능을 외부 데이터 소스, API, 그리고 환경과 연결하여 보다 강력하고 맥락에 맞는 AI 애플리케이션을 만들 수 있게 해줍니다.랭체인은 프롬프트 관리, 메모리 관리, 체인 및 에이전트 구축 등 LLM 기반 애플리케이션 개발에 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 2. 랭체인 (LangChain) 의 등장배경 기존의 LLM 사용 방식은 단순히 모델에 프롬프트를 입력하고 결과를 받는 형태였습니다.하지만 이러한 방식은 복잡한 태스크를 수행하거나 외부 데이터를 활용하는 데 한계가 있었습니다.이에 따라 LLM의 능력을 최대한 활용하면서도 외부 리소스와 연동.. 2024. 8. 6. 폰노이만 구조란? 폰노이만 구조 쉬운 설명 1. 폰노이만 구조란? 폰노이만 구조는 현대 컴퓨터의 기반이 되는 아키텍처로, 1945년 존 폰 노이만이 제시했습니다. 마치 인간의 두뇌처럼 정보를 처리하고 명령을 수행하는 컴퓨터의 핵심 시스템이라고 할 수 있습니다. 현대 컴퓨터의 기반이 되는 일종의 컴퓨터 구조로 1940년대 이후 거의 모든 컴퓨터가 기반으로 하고 있습니다. 2. 핵심 구성 요소 CPU: 컴퓨터의 두뇌 역할을 하는 중앙 처리 장치입니다. 연산과 제어를 담당하며, 컴퓨터 전체의 활동을 지휘합니다. 메모리: 데이터와 프로그램을 저장하는 공간입니다. CPU가 필요한 정보를 읽고 쓰는 곳입니다. 제어 장치: 프로그램의 명령어를 하나씩 읽어서 실행하는 역할을 합니다. 교통 경찰처럼 명령어의 흐름을 제어합니다. 연산 장치: 사칙연산, 논리 연산 .. 2024. 3. 20. 전통적인 프로그래밍 (명시적 프로그래밍)과 머신러닝의 비교 전통적인 프로그래밍과 머신 러닝은 모두 컴퓨터에 작업을 수행하도록 지시하는 데 사용되는 프로그래밍 유형이지만 서로 다른 방식으로 작동합니다. 전통적인 프로그래밍 전통적인 프로그래밍에서는 프로그래머가 명시적인 지침을 제공합니다. 컴퓨터가 따라야 하는 규칙. 이러한 지침은 프로그래밍 언어로 작성되어 컴퓨터가 이해할 수 있는 코드로 변환됩니다. 전통적인 프로그래밍의 예는 다음과 같습니다. 계산기 만들기 웹사이트 만들기 비디오 게임 만들기 머신 러닝 머신 러닝에서는 프로그래머가 예제를 제공하고 컴퓨터가 스스로 학습하도록 합니다. 컴퓨터는 데이터의 패턴을 식별하고 이러한 패턴을 사용하여 새로운 예측을 합니다. 머신 러닝의 예는 다음과 같습니다. 스팸 이메일 필터링 이미지 인식 사기성 신용 카드 거래 감지 차이점 .. 2024. 1. 10. AI(인공지능) 용어는 언제 처음 사용되었나? 인공지능(AI) 용어의 유래 및 처음 사용된 이야기 인공지능(Artificial Intelligence)이라는 용어는 1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 다트머스 인공지능 워크숍에서 처음 사용되었습니다. 이 워크숍은 인공지능 연구 분야의 공식적인 시작을 알리는 중요한 사건으로 평가받습니다. 워크숍의 주최자인 존 매카시(John McCarthy) 교수는 당시 초청장에 "인공적인 두뇌(Artificial Intelligence)를 만드는 가능성에 대한 연구"라는 문구를 사용했습니다. 이것이 바로 "인공지능"이라는 용어가 처음 등장한 계기입니다. 인공지능 초기 연구자들 매카시 교수는 인공지능을 "기계가 인간과 같은 방식으로 생각하고 행동할 수 있는 능력"이라고 정의했습니다. 그는 또한 인공지능이 언어 처리.. 2024. 1. 8. 튜링테스트란? 튜링테스트 쉬운 설명 1. 튜링머신이란? 튜링 테스트는 기계가 인간과 구별할 수 없는 지능적인 행동을 보이는 능력을 테스트하는 것입니다. 1950년 앨런 튜링의 논문 "Computing Machinery and Intelligence"에서 처음 소개되었습니다. 2. 튜링머신 동작방식 튜링 테스트는 다음과 같이 작동합니다. 인간 심사위원은 컴퓨터와 인간과의 두 가지 대화에 참여합니다. 심사위원은 텍스트 기반 채팅을 통해 두 대상과 상호 작용할 수 있습니다. 심사위원은 두 대상 중 어느 것이 인간인지 구별해야 합니다. 컴퓨터가 심사위원을 속여 인간이라고 믿도록 할 수 있다면 테스트를 통과한 것으로 간주됩니다. 튜링 테스트는 인공 지능의 발전을 측정하는 데 널리 사용되는 도구이지만 비판도 받았습니다. 한 가지 비판은 테스트가 지능.. 2024. 1. 6. 규칙기반시스템? 전문가시스템? 이란 인공지능의 초기 시절 중요한 역할을 했던 규칙기반시스템과 전문가시스템에 대해 알아보겠습니다. 규칙기반시스템은 '만약 A라면 B를 실행하라'와 같은 규칙들을 사용하여 문제를 해결하는 시스템입니다. 마치 요리 레시피를 따라 요리를 하는 것처럼, 규칙기반시스템은 명확한 규칙과 순서를 따라 정답을 도출합니다. 전문가시스템은 특정 분야의 전문가 지식을 컴퓨터에 구현하여 문제를 해결하는 시스템입니다. 의사 진단, 법률 상담, 금융 투자 등 전문적인 분야에서 인간 전문가의 판단을 대신하는 역할을 합니다. 규칙기반시스템의 특징 명확한 규칙: 시스템은 '만약-그렇다면' 형태의 규칙들을 사용하여 문제를 해결합니다. 단순한 구조: 규칙기반시스템은 비교적 구조가 단순하고 이해하기 쉽습니다. 제한적인 문제 해결: 명확한 규칙이.. 2024. 1. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 8 다음 728x90 반응형
