반응형 머신러닝8 158. LLM vs 전통적 머신러닝: 차이점과 장단점 LLM vs 전통적 머신러닝: 차이점과 장단점 1. 서론인공지능(AI)와 머신러닝(ML)은 현대 기술의 발전을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 특히, 대형 언어 모델(LLM)과 전통적 머신러닝은 다양한 산업과 연구 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이번 글에서는 이 두 접근 방식의 차이점과 장단점을 분석하여 각각의 특성과 응용 사례를 깊이 있게 이해해 보겠습니다.1.1 LLM과 전통적 머신러닝의 중요성 소개대형 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해와 생성을 가능하게 하기 때문입니다. 대표적인 예로, OpenAI의 GPT-3 모델은 다양한 언어 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며,.. 2024. 7. 5. 130. 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 01. 서론 1) 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 개요 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌 구조와 기능을 모방한 컴퓨팅 시스템입니다. 이 기술은 수많은 뉴런(노드)이 서로 연결되어 데이터를 처리하고, 학습을 통해 특정한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. ANN은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 모델링하며, 이를 통해 패턴 인식, 분류, 예측 등의 작업을 수행합니다. 인공 신경망의 개념은 생물학적 신경망에서 영감을 받았습니다. 생물학적 신경망에서 뉴런은 전기 신호를 통해 정보를 전달하고 처리하는 역할을 합니다. 유사하게, 인공 신경망에서는 가중치가 적용된 입력 신호가 뉴런을 통해 전달되고, 활성화 함수를 통해 출력이.. 2024. 6. 2. 94. AI 피드백 루프 : 인공지능 모델의 지속적 향상 00. 서론 인공지능 기술이 우리 생활의 다양한 측면을 혁신하면서, 그 중요성과 영향력은 계속해서 증가하고 있습니다. AI 시스템은 의료 진단에서부터 자동차 운전, 금융 서비스 결정까지 폭넓게 활용되고 있으며, 이러한 시스템들이 제공하는 결정들은 점점 더 복잡해지고 섬세해지고 있습니다. 이런 배경 속에서, AI 모델의 품질과 신뢰성을 유지하는 것은 매우 중요한 과제가 되었습니다. 모델이 잘못된 정보를 학습하거나 오류를 내면, 그 결과는 단순한 불편에서 심각한 사고에 이르기까지 다양할 수 있습니다. AI 피드백 루프는 이러한 문제에 대한 해결책을 제공합니다. 피드백 루프는 AI 모델이 실제 세계의 데이터와 사용자의 입력을 지속적으로 학습하면서 그 성능을 개선하도록 돕습니다. 이 과정은 AI 시스템이 실시간.. 2024. 4. 27. 83. AI 학습 데이터 시장의 급성장과 그 이면의 저작권 문제 00. 서론 1) AI 학습 데이터 시장의 현재 상황 인공지능(AI) 기술의 발전은 데이터의 양과 질에 크게 의존합니다. AI 모델은 대규모의 학습 데이터를 통해 학습되며, 이 데이터는 모델이 세상을 이해하고, 예측하며, 반응하는 방식을 결정합니다. 현재 AI 학습 데이터 시장은 눈에 띄게 성장하고 있으며, 이는 AI 기술의 더 넓은 적용 가능성을 알리는 중요한 신호입니다. 구체적으로, 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에서 AI의 효율성과 정확성을 높이기 위해 막대한 양의 데이터가 필요합니다. 이러한 수요는 학습 데이터 시장을 급속도로 확대시키고 있습니다. 2) 급격한 시장 성장 배경 AI 학습 데이터 시장의 성장은 여러 요인에 의해 촉진되고 있습니다. 첫째, AI와.. 2024. 4. 16. 이전 1 2 다음 반응형
