AI

최근 ‘챗GPT(ChatGPT)’나 ‘미드저니(Midjourney)’, ‘스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)’과 같은 단어들을 뉴스나 소셜 미디어에서 심심치 않게 접해보셨을 겁니다. 이들은 모두 ‘생성형 AI(Generative AI)’라고 불리는 혁신적인 기술의 산물입니다. 과거의 인공지능이 이미 존재하는 데이터를 분석하고, 분류하고, 예측하는 데 주력했다면, 지금의 생성형 AI는 학습한 데이터를 바탕으로 완전히 새로운 콘텐츠를 스스로 창조(Generate)해내는 놀라운 능력을 갖추고 있습니다. 단순한 도구를 넘어, 이제는 인간의 창의성을 … Read more

챗GPT에게 질문을 하거나, 스마트폰으로 사진을 찍으면 AI가 자동으로 얼굴을 인식하고 보정해주는 등, AI는 마치 사람처럼 ‘판단’을 내리는 것처럼 보입니다. 하지만 AI는 스스로 생각하고 판단하는 지능을 가진 존재가 아닙니다. 그렇다면 AI는 과연 어떤 원리로 특정한 결정을 내리고, ‘이것이 고양이다’ 또는 ‘이 문장은 긍정적이다’라고 말할 수 있는 걸까요? AI의 ‘판단’은 사실 ‘학습된 데이터를 바탕으로 한 확률적 추론’에 … Read more

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서 챗GPT나 미드저니 같은 서비스가 등장해 세상을 놀라게 하고 있습니다. 하지만 이 모든 놀라운 AI 기술 뒤에는 한 가지 공통된 핵심 요소가 있습니다. 바로 ‘학습 데이터(Training Data)’입니다. AI에게 학습 데이터는 학생에게 좋은 선생님과 양질의 교재만큼이나 중요합니다. 데이터가 없다면 AI는 아무것도 학습할 수 없고, 데이터의 질이 나쁘다면 AI의 성능도 나빠질 수밖에 없습니다. … Read more

우리가 AI, 특히 머신러닝이라는 단어를 들을 때, ‘데이터를 학습한다’는 막연한 개념만 떠올리는 경우가 많습니다. 하지만 머신러닝은 데이터를 학습하는 방식에 따라 크게 세 가지 유형으로 나뉩니다. 바로 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)이죠. 이 세 가지 학습 방법을 이해하는 것은 머신러닝의 작동 원리를 파악하는 핵심입니다. 복잡한 기술 용어 대신 쉬운 비유와 실제 사례를 … Read more

최근 ‘인공지능’이라는 단어와 함께 머신러닝이나 딥러닝이라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 이 두 가지는 인공지능 분야의 핵심 기술이지만, 정확히 무엇이 다른지 헷갈리는 경우가 많습니다. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 관계를 명확히 설명하고, 둘의 핵심적인 차이점을 쉽게 풀어 알려드릴게요. 머신러닝 : ‘데이터를 학습하는 기계’라는 큰 개념 머신러닝은 말 그대로 기계가 학습하는 것을 의미합니다. 사람이 데이터를 기반으로 스스로 학습하고, … Read more