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확산 모델(Diffusion Models) 이해하기: Hugging Face 강의를 통한 noising 가이드 인공지능(AI) 분야는 급격히 발전하고 있으며, 그중에서도 이미지 생성, 데이터 합성, 그리고 머신러닝(ML) 응용 프로그램에서 중요한 역할을 하는 **확산 모델(Diffusion Models)**이 주목받고 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Hugging Face에서 제공하는 확산 모델 강의를 바탕으로, 이 모델들이 어떤 방식으로 작동하는지, 그리고 인공지능과 머신러닝에 어떤 영향을 미치는지 자세히 살펴보겠습니다.확산 모델이란?확산 모델은 이미지 또는 데이터를 점진적으로 수정하여 노이즈를 제거하고 더 명확한 정보를 생성하는 AI 모델의 한 유형입니다. 간단히 말해, 이미지나 데이터를 역방향으로 변형시키는 과정에서 노이즈(잡음)를 제거하여 원본 데이터를 복원하는 방식으로 작동합니다. 이러한 과정은 이미.. 2024. 9. 20.
AI 겨울: 과대 기대와 실망이 만들어낸 혁신의 주기 AI(인공지능)는 혁신적 기술로서 기대를 모으는 동시에 반복적으로 실망을 안겨주며, 여러 차례의 'AI 겨울'을 경험해왔습니다. 이 글에서는 AI 기술이 기대와 실망, 그리고 회복의 과정을 거쳐 발전해온 역사적 맥락을 분석하고, AI 겨울의 원인과 향후 전망을 탐구합니다. AI 겨울의 정의와 역사AI 겨울은 인공지능에 대한 과도한 기대가 실망으로 이어져 연구와 투자가 줄어들고, 기술 개발이 침체되는 시기를 의미합니다. 이러한 주기는 1950년대 AI 연구가 시작된 이후로 여러 차례 발생했습니다. AI의 첫 번째 겨울은 1970년대에 발생했으며, 두 번째 겨울은 1980년대 후반에 찾아왔습니다. 두 경우 모두, 기술적 한계로 인해 투자자들의 기대를 충족시키지 못했고, 이로 인해 자금이 끊기고 연구 활동이 .. 2024. 9. 13.
GCP를 활용한 데이터 파이프라인 구축 및 배포: BigQuery에서 머신러닝 모델 배포까지 현대 데이터 중심 기업에서는 데이터를 효과적으로 수집, 처리, 분석 및 배포하는 능력이 성공의 핵심 요소입니다. 이를 위해 안정적이고 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하는 것은 매우 중요합니다. 이 블로그에서는 Google Cloud Platform(GCP)을 활용하여 데이터 파이프라인을 설계하고, BigQuery를 통해 데이터를 쿼리하고, Python을 사용해 모델링하며, 최종적으로 필요한 서버에 모델을 배포하는 전체 과정을 다룹니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 구성됩니다:BigQuery를 사용한 데이터 쿼리Python을 이용한 모델링모델 배포를 위한 환경 설정 및 CI/CD서버에서 모델 호출 및 활용아래 글에서 필요한 도구와 방법들을 제시하여 독자가 GCP를 통해 데이터 파이프라인을 구축하는 .. 2024. 7. 25.
AI 팩트체킹 보조 기술: 정보의 신뢰성을 높이는 혁신적 접근 2024.05.01 - [분류 전체보기] - AI 기반 팩트체킹 기술, 가짜뉴스의 시대에 정보의 신뢰성을 높이다디지털 시대에 접어들면서 정보의 홍수 속에서 살아가고 있습니다. 소셜 미디어, 뉴스 플랫폼, 블로그 등 다양한 채널을 통해 수많은 정보가 실시간으로 생산되고 공유됩니다. 이러한 환경에서 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 구별해내는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 허위 정보, 가짜 뉴스, 잘못된 주장들이 빠르게 퍼져나가면서 사회적, 정치적, 경제적으로 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.이러한 배경에서 AI 팩트체킹 기술의 중요성이 부각되고 있습니다. 인공지능(AI)을 활용한 팩트체킹은 대량의 정보를 빠르고 정확하게 분석하여 진실성을 검증하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 본 글에서는 AI 팩트체.. 2024. 7. 23.

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