.
블로그"nthought"에 대한 검색결과884건
  • [비공개] 데이터 vs 모델 (알고리즘)

    Between data and model, which is more important in AI era? 이런 류의 질문은 누군가 내게 직접 물어봤으면 좋겠지만 아무도 묻지 않으니 자문자답한다. AI 관련 글이나 동영상에 AI 시대에 데이터와 모델 (또는 알고리즘)의 중요성에 관한 설명을 종종 보곤 한다. 직접적으로 내게 '뭐가 더 중요해?’라고 묻는다면 당연히 ‘듈다’라고 답하겠지만, 기술의 발전 단계 상에서 둘 간의 경중이 계속 변해왔음을 볼 수 있다. 굳이현시점을기준으로 답한다면 다시 데이터가 더 중요해졌다고 본다. 더 많은 데이터보다는 정제되고 신뢰할 수 있는 데이터가 중요해지고 있다.이전 글에서 밝혔듯이 이젠 이런 류의 질문은 먼저 ChatGPT의 답을 보고 계속 설명을 이어가자. (Korean translation by ChatGPT) Both data and model are essential in the AI era, and their importance can depend on the specific cont..
    nthought|2023-03-12 02:20 pm|추천

    추천

  • [비공개] 오래된 질문

    My answer to an old question10년 안에 인공지능으로 대체될 직업은?잊을만하면 등장하는 떡밥 기사다. 내용은 매우 구체적이다. 외국의 유수 대학교 연구에 따르면 "20XX 년까지 Y%의 직업이 인공지능 또는 로봇으로 대체된다"라고 밝혀졌다 류의 기사다. 기술의 종류가 간혹 바뀔 뿐 뉘앙스는 매번 똑같다. 산업화 이후로 직업의 종류가 바뀌었고 그 변화의 중심에 기술이 있다는 걸 부정하진 않는다. 그런데 주변을 보면 벌써 몇 십 년 전에 없어졌어야 할 직업에 여전히 종사하는 사람들을 종종 본다. 대표적으로 인간문화재 급의 수공애 장인들이 있다. 자동화 공장이 있지만 여전히 소규모 대장간이 존재한다. 이케아 가구로 집을 가득 채울 수도 있지만 자개 장인도 있고 작은 목공소들도 있다. 아마존으로 대변되는 인터넷 서점의 위세에도 여전히 작은 동네 ..
    nthought|2023-03-06 08:12 am|추천

    추천

  • [비공개] 오래된 질문

    My answer to an old question10년 안에 인공지능으로 대체될 직업은?잊을만하면 등장하는 떡밥 기사다. 내용은 매우 구체적이다. 외국의 유수 대학교 연구에 따르면 "20XX 년까지 Y%의 직업이 인공지능 또는 로봇으로 대체된다"라고 밝혀졌다 류의 기사다. 기술의 종류가 간혹 바뀔 뿐 뉘앙스는 매번 똑같다. 산업화 이후로 직업의 종류가 바뀌었고 그 변화의 중심에 기술이 있다는 걸 부정하진 않는다. 그런데 주변을 보면 벌써 몇 십 년 전에 없어졌어야 할 직업에 여전히 종사하는 사람들을 종종 본다. 대표적으로 인간문화재 급의 수공애 장인들이 있다. 자동화 공장이 있지만 여전히 소규모 대장간이 존재한다. 이케아 가구로 집을 가득 채울 수도 있지만 자개 장인도 있고 작은 목공소들도 있다. 아마존으로 대변되는 인터넷 서점의 위세에도 여전히 작은 동네 ..
    nthought|2023-03-06 08:12 am|추천

    추천

  • [비공개] 내가 묻고 AI가 답하다.

    인공지능, ChatGPT 시대에 살아남는 법에 대한두 번째글을 준비하고 있었다.첫 번째는질문하기였는데두 번째는그 대척점의 평가하기였다. 생각이 완벽히 정리되지 않은 시점에 글을 적으니 논리가 술술 풀리지 않아서 며칠을묶혀뒀다.그러나가 좀 전에 그냥 ChatGPT에게 ‘인공지능의 시대에 무슨 기술이나 지식이 필요한가?’라는 짧은 질문을 던졌다. 그냥 그 답을 옮긴다. Q. Which skills or knowledge are required in the ai era? (번역본은 아래에) ChatGPT’s Answer. As we continue to enter the era of artificial intelligence (AI), there are certain skills and knowledge that are becoming increasingly important for individuals to have in order to thrive in this new landscape. Here are a few key examples: 1.Data analysis and interpretation: As AI technology continues to advance, it is generating vast amounts of data that can be analyzed to identify patter..
    nthought|2023-02-28 03:24 pm|추천

    추천

  • [비공개] 내가 묻고 AI가 답하다.

    인공지능, ChatGPT 시대에 살아남는 법에 대한 두 번째 글을 준비하고 있었다. 첫 번째는 질문하기였는데 두 번째는 그 대척점의 평가하기였다. 생각이 완벽히 정리되지 않은 시점에 글을 적으니 논리가 술술 풀리지 않아서 며칠을 묶혀뒀다. 그러나가 좀 전에 그냥 ChatGPT에게 ‘인공지능의 시대에 무슨 기술이나 지식이 필요한가?’라는 짧은 질문을 던졌다. 그냥 그 답을 옮긴다. Q. Which skills or knowledge are required in the ai era? (번역본은 아래에) ChatGPT’s Answer. As we continue to enter the era of artificial intelligence (AI), there are certain skills and knowledge that are becoming increasingly important for individuals to have in order to thrive in this new landscape. Here are a few key examples: 1. Data analysis and interpretation: As AI technology continues to advance, it is generating vast amounts of data that can be analyzed to identify ..
    nthought|2023-02-28 03:24 pm|추천

    추천

  • [비공개] LLM은 왜/어떻게 작동하는가?

    제목을 더 자극적으로 ‘ChatGPT는 왜 동작하는가?”로 할 수도 있지만 어차피 ChatGPT도 한 때고 새로운 LM이 나와서 이번이 진짜 AGI다라고 또 주장할 테니 중립적으로 LM은 어떻게 동작하고 왜 LLM이 작동하는가라고 정했다. 이 글은 기술적으로 LM이나 GPT/LaMDA 등을 다루지 않고, 단지 일반 독자의 이해를 돕기 위한 글이다. 개념적으로 설명한 것이니 기술적으로 완전히 틀렸을 수도 있다.Wikipedia는 Language Model (LM, 언어모델)을 ‘a probability distribution over sequences of words’라고 정의한다. 이를 좀 쉽게 설명하면 어떤 단어 (또는 문장)이 주어지면 바로 다음에 올 단어(의 확률)를 예측하는 거다. ‘I am a ___’까지 오며 다음에 boy가 올지 student가 올지를 확률적으로 계산해서 문장을 완성하는 거라 생각하면 된다. 단어 A 다음에 올 단어 B는 결국 확률값이 가장 큰 단..
    nthought|2023-02-15 04:09 pm|추천

    추천

  • [비공개] LLM은 왜/어떻게 작동하는가?

    제목을 더 자극적으로 ‘ChatGPT는 왜 동작하는가?”로 할 수도 있지만 어차피 ChatGPT도 한 때고 새로운 LM이 나와서 이번이 진짜 AGI다라고 또 주장할 테니 중립적으로 LM은 어떻게 동작하고 왜 LLM이 작동하는가라고 정했다. 이 글은 기술적으로 LM이나 GPT/LaMDA 등을 다루지 않고, 단지 일반 독자의 이해를 돕기 위한 글이다. 개념적으로 설명한 것이니 기술적으로 완전히 틀렸을 수도 있다.Wikipedia는 Language Model (LM, 언어모델)을 ‘a probability distribution over sequences of words’라고 정의한다. 이를 좀 쉽게 설명하면 어떤 단어 (또는 문장)이 주어지면 바로 다음에 올 단어(의 확률)를 예측하는 거다. ‘I am a ___’까지 오며 다음에 boy가 올지 student가 올지를 확률적으로 계산해서 문장을 완성하는 거라 생각하면 된다. 단어 A 다음에 올 단어 B는 결국 확률값이 가장 큰 단..
    nthought|2023-02-15 04:09 pm|추천

    추천

  • [비공개] 모든 ML 알고리즘의 이해

    이직 후로는 면접에 들어가지 않고 있지만 면접에서 유능한 인재를 만나면 묻고 싶었지만 아직 한 번도 묻지 못한 질문이 있다. 머신러닝 학습의 핵심이 뭐냐? 는 질문이다. 개별 알고리즘의 개념이 아닌 모든 알고리즘들의 공통된 근간이 무엇인지를 묻는 질문이다. 내가 생각하는 이 질문의 답에 관한 글이다. 물론 내가 틀렸을 수도 있다.모든 — 적어도 내가 아는 모든 — ML 알고리즘은 유사도 (또는 거리)를 측정하는 거다. 나 (X)랑 닮은 X’를 찾거나 나랑 전혀 다른 X’’를 찾는 것이 ML 알고리즘이다. 회귀 Regression은 나랑 닮은 X들이 공통으로 같은 Y, 보통은 평균을 예측/계산하는 알고리즘이다. 분류 Classificaiton은 나와 근접한 X들이 다수를 점유하는 클래스를 찾는 거다. Clustering은 나랑 가까운 X들은 같은 그룹에, 먼 X들은 다른 그룹에 할당하는 거..
    nthought|2023-02-12 07:31 pm|추천

    추천

  • [비공개] 호모 애스쿠스: ChatGPT와의 조우

    인공지능 분야는 지루할 틈이 없다. 심심해질 만하면 또 새로운 장난감이 등장한다. 가장 최근에 주목을 끈 장난감은 분명 OpenAI에서 공개한 ChatGPT다. 기술을 잘 알지도 못하지만, 이 글에서 GPT (Generative Pretrained Transformer)가 사용하는 기술을 굳이 자세히 언급할 필요는 없을 것 같다. 다만 이전의 장난감들은 그저 소개한 기사나 동영상 또는 좀 더 기술적으로 궁금하면 관련 논문만 찾아 대강 훑어봤었는데, 소셜미디어에 관련 내용이 워낙 많이 소개돼서 이번에는 직접 가입해서 시연해봤다 정도의 차이가 있다. 부족함이 없진 않지만 최근 기술 발전이 그저 놀랍기만 하다. 소싯적의 심심이와는 차원이 다르다.간간히 틀린 정보도 눈에 띄고 학습 이후에 발생한 새로운 정보는 생성할 수 없기 때문에 당장 검색 엔진을 대체하는 데는 한계가 있어 보인다...
    nthought|2022-12-09 05:55 pm|추천

    추천

  • [비공개] 내가 일한 삼성과 카카오

    달고나 시리즈의 취지에 다소 어긋날 수도 있으나 국내에서 데이터 사이언티스트의 옵션이 별로 다양하지도 않고, 게 중에서 가장 큰 옵션은 삼성으로 대변되는 기존 대기업 그룹으로 진출하거나 카카오로 대변되는 인터넷 서비스 기업 (및 스타트업)에 취직하는 거다. 전문 연구소는 다소 이질적 집단이고 중소기업은 사실상 옵션으로 고려하라고 권하고 싶지 않다. 중소기업에서 기술을 배워서 대기업으로 레벨업하라는 조언도 간혹 듣겠지만 이걸 자세히 얘기하려면 애초에 대학 교육부터 시작해야 하는 큰 주제여서 이글에선 생략한다. 다음/카카오는 13년을 넘게 다녔고 이제 겨우 삼성리서치에서 1년을 보낸 사람으로서 모든 걸 안다고 말할 수는 없으나 그냥 개인의 경험과 관점에서 정리한 거니 자신의 경험과 맞지 않다면 ‘넌 그렇게 경험/생..
    nthought|2022-10-23 04:36 pm|추천

    추천

이전  1 2 3 4 5 6 7 ... 89  다음
셀로거는 비즈니스/마케팅 관련 블로그중 대중에게 RSS를 제공하는 블로그의 정보만 수집 및 정리하여 소개하는 비상업적 메타블로그 사이트입니다.
수집된 내용에 대한 모든 블로그의 저작권은 모두 해당 블로거에게 있으며 공개되는 내용에 대해서는 Sellogger의 입장과 무관합니다.
셀로거에서는 원글의 재편집 및 수정을 하지 않으며 원문링크를 제공하여 전문확인을 위해서는 저작권자의 블로그에서만 확인가능합니다.
Copyright (c) Sellogger. All rights reserved. 피드등록/삭제요청 help@sellogger.com