AI

AI의 작동 원리

AI의 작동 원리

AI에서 데이터는 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소로, 학습, 일반화, 평가 및 개선에 중요한 역할을 한다. 데이터 수집과 전처리를 통해 신뢰성을 확보하며, 라벨링과 증강으로 성능을 향상시킨다. 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘며, 다양한 문제 해결에 적용된다. 신경망과 딥러닝 기술은 ANN, CNN, RNN, Transformer 등으로 발전하며, 특히 Transformer는 NLP와 다양한 AI 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

챗GPT란 무엇인가?

챗GPT란 무엇인가?

챗GPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 AI로, 자연어 처리 기술과 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 문맥을 이해하고 자연스러운 대화를 수행합니다. 정보 제공, 문서 작성, 코딩 지원 등 다양한 기능을 갖추고 있으며, 기존 AI 챗봇보다 유연하고 창의적인 응답이 가능합니다. 하지만 실시간 정보 부족, 편향 가능성 등의 한계를 보완하기 위한 지속적인 개선이 이루어지고 있습니다.

RPA 개요

RPA 개요

RPA(Robotic Process Automation)는 반복적이고 규칙적인 업무를 소프트웨어 로봇으로 자동화하는 기술로, 금융, 회계, 인사 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 기존 시스템을 변경하지 않고도 연동이 가능하며, AI 및 머신러닝과 결합해 비정형 데이터 처리와 의사결정 자동화까지 확장되고 있습니다. 기업들은 RPA를 통해 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있으나, 자동화 대상 선정, 유지보수, 보안 등의 문제를 고려해야 합니다.

머신러닝 개요

머신러닝 개요

머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터를 학습하여 패턴을 발견하고 예측 및 의사 결정을 수행하는 기술입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘며, 전통적 프로그래밍과 달리 명확한 규칙 없이 데이터에서 학습된 모델이 규칙을 도출합니다. 머신러닝은 금융, 의료, 자율주행, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 산업에서 활용되며, 생성형 AI, AutoML, XAI 등의 기술 발전이 이루어지고 있습니다.

LLM 개요

LLM 개요

LLM(Large Language Model)은 트랜스포머 아키텍처 기반으로 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델이다. GPT, BERT, LLaMA 등이 있으며, 제로샷·퓨샷 러닝과 RLHF를 활용해 더욱 정교한 응답을 생성한다.

AI 개요

AI 개요

인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를 뛰어넘는 기술로, 기계 학습(ML), 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등의 핵심 기술을 포함한다. AI는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 방식으로 학습하며, 약한 AI(특정 작업 수행)와 강한 AI(범용 지능)로 나뉜다. 최근에는 생성형 AI(ChatGPT, DALL·E 등)가 주목받으며, 의료, 자율주행, 금융 등 다양한 산업에서 활용되고 있다.