AI&ML
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2030년 AI가 이끄는 서울의 미래!AI&ML 2024. 10. 8. 16:25
1. 서론: AI 기술과 서울의 변화AI(인공지능) 기술은 이미 현대 사회의 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 하지만 2030년이 되면 서울과 같은 대도시는 AI 기술이 더욱 깊숙이 침투하여 도시의 모든 면을 변화시킬 것입니다. 스마트 시티, 자율주행, AI 기반 의료 등 미래 기술이 실제로 어떻게 구현될지 상상해 보며, AI 기술의 발전이 서울에 가져올 변화를 자세히 살펴보겠습니다.2. 2030년 서울을 상상하다2.1 AI와 스마트 시티의 결합2030년 서울은 그야말로 AI와 완전히 융합된 스마트 시티가 될 것입니다. 도시의 모든 인프라는 AI에 의해 관리되고 최적화됩니다. AI는 교통 흐름을 예측하고, 에너지 소비를 줄이며, 시민의 편의를 증진시키는 역할을 맡게 됩니다.2.2 교통 시스템..
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왜 기업들은 멀티 클라우드 전략으로 가는가?AI&ML 2024. 10. 6. 19:10
최근 몇 년간 멀티 클라우드 전략이 많은 기업들 사이에서 큰 주목을 받고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 디지털 트랜스포메이션과 클라우드 기술의 발전으로 인해, 기업들은 더 이상 하나의 클라우드 서비스 제공업체에만 의존할 필요가 없습니다. 이제 기업들은 여러 클라우드 벤더를 활용함으로써 비즈니스의 민첩성을 높이고, 비용을 절감하며, 다양한 기능을 최적화할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 멀티 클라우드가 주는 장점과 그 이유에 대해 다루고자 합니다.1. 멀티 클라우드란 무엇인가?멀티 클라우드는 간단히 말해, 두 개 이상의 클라우드 서비스 제공업체를 동시에 사용하는 전략을 의미합니다. 이는 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 그리고 하이브리드 클라우드를 포함할 수 있습니다. 기업들이 각 벤더의 고유한 ..
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AI, 책임 있는 AI, 그리고 미래에 AI로 대체될 직업들AI&ML 2024. 10. 6. 08:26
인공지능(AI)은 이제 더 이상 미래의 기술이 아닌, 우리 삶의 일상적인 부분이 되었습니다. AI는 우리 생활을 혁신하고 있으며, 이를 통해 효율성을 높이고 더 나은 결과를 도출할 수 있게 해줍니다. 하지만 AI가 직업 시장에 미치는 영향에 대한 논의도 활발해지고 있습니다. 그럼 AI란 무엇이고, 책임 있는 AI는 왜 중요한지, 그리고 어떤 직업들이 미래에 AI로 대체될 가능성이 있는지 살펴보겠습니다.AI란 무엇인가?AI(Artificial Intelligence)는 인간의 지능을 모방해 학습하고 문제를 해결할 수 있는 기술을 말합니다. 기계가 데이터를 학습하고 인간처럼 사고하고 결정을 내리는 능력을 갖추도록 만드는 것이죠.AI의 종류AI는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다: **약한 AI(Weak AI..
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허브를 사용하여 관리, 공동 작업 [Azure AI 스튜디오 - 생성형 AI 개발 허브]AI&ML 2024. 9. 30. 13:58
1. 허브란 무엇인가?허브는 Azure AI Studio의 기본 최상위 리소스로, AI 개발을 위한 중앙 관리 시스템입니다. 허브를 통해 팀은 IT 관리자의 지속적인 지원 없이도 안전하게 프로젝트를 만들고, Azure 리소스를 공유할 수 있습니다.2. AI 프로젝트에서 허브의 역할허브는 프로젝트 작업 공간을 제공하여 개발자가 데이터를 격리하고 액세스를 제한할 수 있게 합니다. 이를 통해 팀은 독립적으로 작업을 구성하고, 동일한 보안 설정과 리소스 접근을 쉽게 상속받습니다.3. IT 병목 현상 없이 AI 사용 사례 탐색성공적인 AI 프로젝트는 프로토타입에서 시작되며, 이를 위해 클라우드 리소스가 필수적입니다. 하지만 단일 팀이 이러한 리소스를 관리할 경우, 많은 병목 현상이 발생할 수 있습니다. Azure..
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OpenAI의 o1 모델: 기술적 차이와 실생활 경험, 그리고 선택 팁AI&ML 2024. 9. 24. 21:24
AI 기술이 발전할수록 우리는 더 정교하고 복잡한 모델을 기대하게 됩니다. 하지만 OpenAI의 새로운 o1 모델은 그 방향과는 약간 다릅니다. 기존의 모델들이 "더 많은 파라미터, 더 많은 모달리티"를 추구하며 발전했다면, o1은 그런 방향에서 벗어나 '측면적 발전'을 선택했습니다. 이번 글에서는 o1 모델과 GPT-4의 기술적 차이점을 설명하고, 실제 대화 사례를 통해 그 차이를 알아보며, 마지막으로 어떤 상황에서 o1을 선택하는 것이 유리한지에 대한 팁을 제공해보도록 하겠습니다.기술적 차이점: o1과 GPT-4o1 모델의 가장 큰 특징은 '에이전틱 래퍼(agentic wrapper)'로서 작동한다는 점입니다. 즉, o1은 질문에 바로 답변을 시작하는 대신, 먼저 해당 질문을 어떻게 접근할지 분석합니..
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LLM을 이해하기 위하여 반드시 알아야 할 용어 7가지!AI&ML 2024. 9. 22. 10:27
인공지능이 빠르게 발전하면서, LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 우리 생활의 다양한 영역에 큰 영향을 미치고 있습니다. 하지만 LLM의 개념을 깊이 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 용어들을 먼저 알아야 합니다. 이번 글에서는 LLM을 이해하는 데 필수적인 7가지 용어를 소개하겠습니다. 간단하게 개념정도만 익혀보도록 하겠습니다.1. 머신러닝 (Machine Learning)머신러닝이란?머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습할 수 있게 만드는 기술입니다. 즉, 컴퓨터는 데이터를 분석하고, 패턴을 찾고, 이를 통해 미래의 데이터를 예측할 수 있습니다. 이는 LLM이 데이터를 기반으로 언어를 이해하고 생성하는 방식의 핵심이 됩니다.머신러닝의 유형머신러닝은..
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생성형 AI는 우리 생활에 얼마나 스며들었는가?AI&ML 2024. 9. 11. 17:42
서론: 생성형 AI란 무엇인가?생성형 AI란, 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성해내는 인공지능 기술을 말합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 창작하는 데 사용되며, 최근 몇 년간 급격히 발전해왔습니다. AI 기술은 이제 우리의 일상생활에서 빠질 수 없는 부분이 되었는데, 이는 어떻게 가능했을까요? 우리가 AI를 인식하지 못할 정도로 생활 곳곳에 스며든 이유에 대해 살펴보겠습니다.생성형 AI의 발전과 우리의 일상생활AI의 발전은 기계 학습과 딥러닝 기술의 발전 덕분에 가속화되었습니다. 초기에는 단순한 패턴 인식에 불과했던 기술이 이제는 대규모 데이터를 바탕으로 새로운 정보를 생성하고 인간과의 상호작용이 가능해졌습니다. 예를 들어, 영화 추천 시스템, 음악 스트리밍 서비..
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Azure Databricks에서 생성 AI 및 LLMs 개발하기AI&ML 2024. 4. 10. 13:34
Azure Databricks는 데이터 수집 및 준비에서부터 모델 개발과 LLMOps, 서비스 및 모니터링에 이르는 AI 라이프사이클을 통합하는 통합 플랫폼을 제공한다. 이 플랫폼은 생성 AI 애플리케이션 개발을 위해 최적화된 기능을 제공한다. 작년에 Dolly 라는 자체 AI모델을 서비스 하는것을 본적이 있는데, 현재는 어떻게 서비스를 제공하는지 궁금했다. 그래서 클라우드에서 Databricks를 배포하고 서비스 포털을 오픈해서 확인해보기로 한다. 최근 웨비나 영상에서 openAI처럼 인공지능 모델들을 체험할수 있는 AI Playground를 제공한다고 하여, 기대하면서 워크스페이스를 열었다. 하지만, 불행이도 Azure OpenAI 처럼 아직 한국리전에서는 이 기능을 제공하지 않는다. 아래 Regio..