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AI Feed

머신러닝

Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2023. 12. 26. 머신러닝, 딥러닝을 인간의 뇌 이미지로 표현하는 이유! 인공신경망과 노드 딥러닝, 머신러닝에 관심을 가지게 된 분들이 날로 늘어나는 추세입니다. 이제 머신러닝의 정의 정도는 알고 계신 분들이 많아졌는데요. 그래서인지 에디터 SA도 덩달아 공부할 주제가 많아졌습니다. AI에 대해 보다 더 잘 알고, 자세한 이야기를 나누기 위해서요. 머신러닝에 대해 조금이라도 알아보신 분들이라면, 뜻밖의 단어를 만난 적이 있으실 거예요. 바로 ‘신경망’입니다. 저도 처음 ‘신경망’이라는 단어가 등장했을 때 고개를 갸웃했던 기억이 나는데요. 신경망? 우리 몸에 있는 그거? 😵‍💫 하면서요. [ 인간 두뇌를 머신러닝에 그대로 옮겼다? ] 우리가 알고 있는 ‘신경망’의 개념은, 학교에서 과학 시간에 접해 보았을 거예요. 신경망은 ‘뉴런(신경세포)’이 이루는 모양입니다. 뉴런은 혈액 중의 아미노산으로부..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2023. 9. 13. 빙글빙글 돕니다, MLOps Lifecycle 안녕하세요, 에디터 SA입니다. 처음 [AI, 더 쉽게]의 콘텐츠로 소개해 드렸던 내용, 혹시 기억나시나요? 🤓 MLOp와 MLOps Lifecycle를 톺아보았었는데요. 아무래도 첫 주제이고 간략하게 소개해 드리다 보니, MLOps Lifecycle에 대한 상세한 설명을 해드리지 못해, 아쉬움이 있었어요. 혹시 기억이 가물가물하시다면, 한 번 보고 오세요! 👉 머신러닝, MLOps와 MLOps Lifecycle 톺아보기 MLOps는 DevOps의 개념을 머신러닝에 도입한 방법론입니다. DevOps는 프로세스에 따라 개발, 운영하는 과정을 도식화하면, 원 또는 8자로 표현되는 사이클이 완성되는데요. MLOps도 DevOps의 개념을 도입하였으므로, 개발/학습/운영을 거듭하여 더 나은 머신러닝 아웃풋을 내..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2023. 8. 18. 인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 케라스 (Keras) 편 오늘은 머신러닝, 딥러닝 프레임워크에 대해 좀 더 알아보는 시간입니다. 앞선 콘텐츠에서 목적, 개발 환경 또는 개발자의 습관이나 취향, 주 사용 언어 등 다양한 요건에 의해서 여러 가지 프레임워크들이 쓰이고 있다고 말씀드렸었는데요. 그중에서 가장 많은 언급량을 자랑하는 ‘텐서플로우(Tensorflow)’를 먼저 소개해 드렸었지요. 👉머신러닝, 딥러닝의 프레임워크, 이렇게 많았어? 👉인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 텐서플로우 (Tensorflow) 편 다양한 프레임워크들 중, 두 번째로 함께 알아볼 프레임워크는 바로 ‘케라스(Keras)’입니다. ‘케라스’는 ‘텐서플로우(Tensorflow)’와 함께 대표적인 파이썬(Python) 딥러닝 라이브러리인데요. 케라스는 정확히 말하면, 파이썬(Pytho..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2023. 7. 28. 인공지능 프레임워크, 좀 더 알아보자 : 텐서플로우 (Tensorflow) 편 여러분은 AI 개발 또는 학습이라는 말을 들으면, 어떤 프레임워크를 먼저 떠올리시나요? 머신러닝, 딥러닝 프레임워크는 아주 다양하고, 개발 목적, 개발 환경, 또는 개발자의 습관이나 취향에 따라 각기 다양한 프레임워크들이 쓰이고 있습니다. 그래서 어떤 프레임워크가 정답이라고 이야기하기에는 좀 어려운 부분이 있는데요. 그래서 자주 언급되는 프레임워크 5종에 대해 간략히 소개해 드린 적도 있었지요. 👉머신러닝, 딥러닝의 프레임워크, 이렇게 많았어? 그중 가장 많은 언급량, 높은 인기를 자랑하는 프레임워크는 단연 텐서플로우(Tensorflow)입니다. Python을 기본으로 하고 있지만, C++, Java, Julia 및 JavaScript 등 다른 언어로도 접근할 수 있는 프레임워크이기에, 각자 다른 언어를..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2023. 6. 29. 머신러닝, 딥러닝의 프레임워크, 이렇게 많았어? 안녕하세요, 에디터 SA입니다. 최근 저에게는 혼란스럽기만 한 회의가 있었는데요…🥲 바로, AI 개발자 분들과 함께한 회의였답니다. 다양한 이야기들이 오고 가는 자리였는데, 거의 대부분의 내용을 이해는커녕 알아들을 수 없었거든요…😵‍💫 👨‍💻 “그래도 텐서플로 사용자들이 여전히 있으니 무시하긴 어렵죠…” 👩‍💻 “케라스랑 조합했을 때의 효과는…” 🧑‍💻 “파이토치는… 아무래도 그런 게 있죠…” 무슨… flow요…? 케라스, 파이토치…는 다 뭔가요? 😵‍💫 이제 막 MLOps의 개념과 MLOps Lifecycle에 대해 알게 된, ‘AI린이’보다도 더 초보에 가까운 저에게는 모두 새롭기만 했습니다. 그날, 회의 내내 언급된 생소한 단어들의 정체는 바로 ‘프레임워크’였습니다. 디자인 작업을 할 때에 포토샵,..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2023. 6. 15. 머신러닝, MLOps와 MLOps Lifecycle 톺아보기 안녕하세요, 에디터 SA입니다. 여러분은 인공지능에 대해 얼마만큼 알고 계신가요? 인공지능, 혹은 AI는 우리와 가깝지는 않지만, 많은 곳에서 이야기가 나오다 보니 이제 막 낯가림이 끝나가는 중인 말인 것 같은데요. 알고리즘? 구글의 알파고? Chat GPT? 혹은 SF영화에서 봤을 법한 빡빡머리(?) 로봇을 떠올리시는 분도 있겠습니다. 왜냐하면, 저도 그렇거든요. 저는 지금까지 다양한 분야의 프로젝트를 기획하고 경험해 왔어서, 인공지능에 대해서도 다른 사람들이 아는 만큼, 혹은 그보다 조금 더 많이 알고 있다고 생각했었는데요. TEN의 구성원으로 함께하게 되면서, ‘인공지능’에 대해 본격적으로 접하게 된 후… 글쎄요, TEN에서 제가 마주한 ‘인공지능’에 대한 정보들은, 제가 알던 것과 사뭇 달랐습니다..

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