전체 글 (29) 썸네일형 리스트형 대화형 ai chat gpt의 가능성 탐구 대화형 ai chat gpt의 가능성 탐구 대화형 AI의 영역에서 ChatGPT의 능력을 탐험하면 자연어 처리의 복잡한 핵심으로 들어가는 흥미진진한 여정이 펼쳐집니다. ChatGPT가 대화를 어떻게 변화시키며 다양한 산업에서의 응용 프로그램을 검토하면서 이 기술이 AI 기반 대화의 풍경을 어떻게 형성하는지 알아보겠습니다. OpenAI에서 개발한 ChatGPT는 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 대화형 인공지능의 선두에 서 있습니다. 이 여정은 ChatGPT의 자연어 처리 뒤에 숨겨진 기술적 능력을 해체하면서 시작되며, 이는 맥락, 감정 및 뉘앙스를 이해할 수 있게 만드는 알고리즘과 모델에 대한 빛을 쏟아냅니다. 더 깊이 들어가면 ChatGPT의 실용적인 응용 프로그램을 살펴볼 것입니다. 고객 지원 .. GAN(Generative Adversarial Network)의 작동 원리 GAN(Generative Adversarial Network)의 작동 원리 GAN은 생성 모델 중 하나로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 갖추고 있다. 1. 생성자(Generator): - 생성자는 랜덤한 노이즈 벡터나 다른 형태의 입력을 받아 실제와 같은 데이터를 생성한다. - 초기에는 생성된 데이터가 현실적이지 않아 판별자가 이를 쉽게 식별할 수 있다. 2. 판별자(Discriminator): - 판별자는 실제 데이터와 생성자가 만들어낸 가짜 데이터를 구분하는 역할을 한다. - 초기에는 판별자가 실제와 가짜를 구별하는 능력이 뚜렷하지만, 학습이 진행되면 생성자가 더 현실적인 데이터를 만들어내어 판별이 어려워진다. 3.. Generative AI의 기본 원리 Generative AI의 기본 원리Generative AI는 인공지능의 한 분야로, 주로 딥러닝과 기계학습의 기술을 기반으로 한다. 이 기술은 주어진 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 능력을 갖추고 있다. Generative AI의 기본 원리는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 생성 모델의 학습 과정이다. Generative AI 모델은 대규모의 훈련 데이터셋을 기반으로 학습된다. 이 데이터셋에는 원하는 결과를 달성할 수 있는 다양한 예시가 포함되어 있다. 모델은 이러한 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 방법을 습득한다. 두 번째는 생성 모델의 구조와 알고리즘에 대한 이해이다. 대표적인 Generative AI 모델로 GAN(Generative Adversar.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 10 다음