미래 IT, AI와 Cloud

오늘은 컴퓨터가 어떻게 우리의 언어를 이해하고, 이를 활용하는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)에 대해 이야기하려고 합니다. 먼저, NLP가 무엇인지부터 시작해볼까요? 자연어 처리란 무엇인가? 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술의 하나입니다. 이는 우리가 일상에서 사용하는 언어, 즉 '자연어'를 컴퓨터가 이해하고 분석하여 사용자의 요구에 맞게 반응하거나, 유용한 정보를 제공하도록 만드는 과정입니다. ELIZA부터 GPT까지 NLP의 역사는 흥미롭습니다. 최초의 NLP 프로그램인 ELIZA는 1960년대에 만들어져 상당히 기본적인 대화 능력을 가지고 있었습니다. 반면, 최근의 GPT 모델은 매우 복잡한 언어 이해와 생성 능력을 갖추고 있습니다..

안녕하세요, IT탐험가 여러분! 오늘은 다소 깊은(?) 물에 뛰어들어 '딥러닝'이라는 빅 웨이브를 잡아보려고 합니다. 딥러닝이라는 이야기를 들으면 많은 분들이 그 높은 난이도에 약간 겁을 먹곤 하는데요, 오늘 함께 공부하면서 두려움을 극복해보도록 하겠습니다. 딥러닝 vs 머신러닝 딥러닝은 머신러닝의 특별한 케이스라고 볼 수 있습니다. 머신러닝은 기계에게 '학습'을 가르치는 것입니다. 데이터로부터 모델을 학습시켜 문제를 해결하고자 하는 것이죠. 그런데, 딥러닝은 '데이터의 양'과 '모델의 복잡도'를 더욱 극대화하여 문제를 해결합니다. 머신러닝은 특징을 사람이 선택해줘야 하는 경우가 많습니다. 반면 딥러닝은 이 특징을 자동으로 학습하는 능력을 갖추고 있습니다. 이것이 바로 딥러닝의 가장 큰 강점 중 하나입니..

Neuton을 이용해서 전기 수요 예측 모델을 만들어 봅시다. 과정은 다음과 같습니다. Step 1: 데이터 준비 먼저, 전기 수요를 예측하는 데 필요한 데이터를 준비합니다. 이 데이터는 Neuton에서 기본 제공하는 데이터를 선택하기로 하겟습니다. 데이터는 엑셀, CSV 파일 등 다양한 형식으로 준비해서 업로드 할 수 있습니다. Step 2: Neuton AutoML 계정 설정 Neuton AutoML의 웹사이트로 이동하여 계정을 만들거나 로그인합니다. 이후, 새로운 프로젝트를 만들고, 이 프로젝트에 필요한 정보를 입력합니다. Step 3: 데이터 업로드 준비한 데이터를 Neuton AutoML에 업로드할 수 있지만, 여기에서는 Electric Grid Prediction을 간단하게 웹 인터페이스를 통..

AutoML의 간단한 개념 AutoML, 즉 Automated Machine Learning은 머신러닝의 중요한 과정들을 자동화하는 방법입니다. 이것은 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝의 복잡하고 시간 소모적인 과정을 자동화하는 것을 목표로 합니다. AutoML로 해결하는 문제 AutoML의 주요 목표는 머신러닝의 접근성을 향상시키고, 전문적인 지식을 가지지 않은 사용자도 머신러닝 모델을 개발하고 배포할 수 있게 하는 것입니다. 이로 인해 머신러닝이 더욱 다양한 분야에서 활용되며, 기업이 더 빠르고 효과적으로 인사이트를 얻을 수 있게 됩니다. 대표 서비스 GoogleAutoML, AzureAutoML, Amazon SageMaker Autopilot AutoM..

Google Colab은 데이터 분석 및 머신러닝을 위한 파이썬 기반의 클라우드 환경입니다. Colab에서 데이터 수집에 사용할 수 있는 몇 가지 방법들은 다음과 같습니다. 1.Google Drive 연동: Google Colab은 Google Drive와 쉽게 연동이 가능하므로, 먼저 Google Drive에 필요한 데이터를 업로드하고, 이를 Colab에서 불러올 수 있습니다. 이를 위해서는 Google Colab에서 구글 드라이브를 마운트해야 합니다. 마운트는 다음의 코드를 통해 가능합니다. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 2. 웹에서 직접 다운로드: 만약 데이터가 웹에서 직접 다운로드 가능하다면, Colab의 'wget' ..

Google Colab과 TensorFlow를 활용해 개와 고양이 이미지 분류를 학습하는 과정은 다음과 같습니다. 1.환경 설정: 먼저, 필요한 라이브러리를 설치하고 임포트해야 합니다. TensorFlow는 이미 Colab에 설치되어 있지만, 최신 버전을 사용하려면 업데이트할 수 있습니다. 2. 데이터 로딩과 전처리: 개와 고양이 이미지 데이터셋을 로딩해야 합니다. TensorFlow Datasets 라이브러리를 사용해 데이터를 다운로드하고 로딩할 수 있습니다. import tensorflow_datasets as tfds (raw_train, raw_validation, raw_test), metadata = tfds.load( 'cats_vs_dogs', split=['train[:80%]', 'tr..

머신러닝에 대한 깊은 이해를 위해 다양한 주제를 다루어 보겠습니다. 먼저, 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고 학습하여 패턴을 찾아내고 예측을 만드는 AI의 한 부분입니다. 이는 사람이 지시하지 않아도 스스로 학습하는 능력을 말합니다. 개와 고양이 문제를 예로 들면, 머신러닝 모델은 개와 고양이의 이미지 데이터를 학습하여 어떤 이미지가 개인지 고양이인지 판별하게 됩니다. 머신러닝을 이해해야 하는 이유는 무엇일까요? 우리의 삶은 머신러닝에 의해 크게 영향을 받고 있습니다. 추천 시스템, 음성 인식, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한, 머신러닝은 기업이 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 주는 중요한 도구입니다. 머신러닝 시스템의 설계는 모델 선택과 알고리즘 선택, 데이터 준비 등으로..

인공지능(AI)은 SF에서 일상 생활로 옮겨왔으며, 이는 수십 년간의 연구와 개발 덕분입니다. AI의 발전 과정을 이해하면 그 기술의 미래에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 20세기 초, 앨런 튜링의 "기계가 생각할 수 있을까?"라는 질문이 AI의 시작을 알렸고, 이로부터 튜링 테스트가 생겼습니다. 이 테스트는 기계가 인간처럼 생각하고 행동하는 능력을 측정합니다. 1956년, 존 매카시가 '인공지능'이라는 용어를 도입하면서 AI의 공식 시작을 알리고, 이 시기에는 규칙 기반의 "전문가 시스템"이 주를 이루었습니다. 이러한 시스템은 사람들이 자신의 전문성을 프로그램에 코딩함으로써 작동했습니다. 이러한 AI의 발전을 10개 장면으로 정리해보면 다음과 같습니다. 1)앨런 튜링의 '튜링 테스트' 제안 (195..

오늘은 인공지능(AI)에 대해 깊이 이해하기 위한 첫걸음을 함께 걸어보려고 합니다. AI가 우리 삶의 많은 부분에서 중요한 역할을 하고 있지만, 그 기본적인 원리와 개념에 대해 이해하지 못하는 사람들이 많습니다. 이 글을 통해 인공지능의 세계를 쉽고 재미있게 이해할 수 있기를 바랍니다. 인공지능(AI)이란 무엇인가요? 이 질문에 답하기 위해서는 '지능(Intelligence)'이란 무엇인지부터 이해해야 합니다. 지능이란 정보를 이해하고, 문제를 해결하는 능력을 말합니다. 이러한 지능을 인간이 아닌 기계가 갖추었을 때, 그것을 '인공지능(AI)'이라고 부릅니다. 인공지능은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 '강한 AI'로, 인간의 지능을 완전히 모방하거나 뛰어넘는 AI를 말합니다. 강한 AI는..