3D 재구성
3D 재구성에 대해 알아보세요: 이 첨단 프로세스가 실제 객체나 환경을 어떻게 포착하여 포토그래메트리, 레이저 스캐닝, AI 기반 알고리즘 등의 기술을 활용해 정교한 3D 모델로 변환하는지 살펴봅니다. 주요 개념, 활용 사례, 도전 과제, 미래 동향을 알아보세요.
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4 분 읽기
Glossary
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AI 감독 기구
AI 감독 기구는 AI의 개발 및 배치를 모니터링, 평가, 규제하는 조직으로, 책임감 있고 윤리적이며 투명한 사용을 보장하고 차별, 프라이버시 침해, 책임 부재와 같은 위험을 완화합니다.
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4 분 읽기
AI 검색
AI 검색은 검색 쿼리의 의도와 맥락적 의미를 이해하기 위해 머신러닝 모델을 사용하는 의미 기반 또는 벡터 기반 검색 방법론으로, 기존의 키워드 기반 검색보다 더 관련성 높고 정확한 결과를 제공합니다.
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8 분 읽기
AI 규제 프레임워크
AI 규제 프레임워크는 인공지능 기술의 개발, 배포 및 사용을 관리하기 위해 고안된 구조화된 지침과 법적 조치입니다. 이러한 프레임워크는 AI 시스템이 윤리적이고 안전하며 사회적 가치에 부합하는 방식으로 작동하도록 보장하는 것을 목표로 합니다. 데이터 프라이버시, 투명성, 책임성, 위험 관리 등의 측면을 다루며, 책임 있는 AI 혁신을 촉진하는 동시에 잠재적 위험을 완화합니다.
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5 분 읽기
AI 기반 경제적 영향
AI 기반 경제적 영향이란 인공지능이 생산성, 고용, 소득 분배, 경제 성장에 미치는 변화를 의미하며, 작업 자동화, 더 나은 의사 결정, 신시장 창출을 통해 나타납니다. 이러한 영향은 효율성 향상과 같은 긍정적인 측면과 일자리 대체, 불평등 심화와 같은 부정적인 측면을 모두 포함할 수 있습니다.
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4 분 읽기
AI 기반 스타트업
AI 기반 스타트업은 인공지능 기술을 중심으로 운영, 제품, 서비스를 혁신하고 자동화하며 경쟁 우위를 확보하는 비즈니스입니다.
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4 분 읽기
AI 기술 트렌드
AI 기술 트렌드는 머신러닝, 대형 언어 모델, 멀티모달 AI, 생성형 AI 등 인공지능 분야의 현재와 미래를 이끄는 발전을 포함하며, 산업 전반에 영향을 미치고 미래 기술 개발을 주도합니다.
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4 분 읽기
AI 도입률
AI 도입률은 조직이 인공지능을 운영에 통합한 비율을 나타냅니다. 이 비율은 산업, 지역, 기업 규모에 따라 다르며, AI 기술의 다양한 활용과 영향을 반영합니다. 맥킨지의 2024년 조사에 따르면, AI 도입률은 72%로 급증했으며, 생성형 AI가 크게 기여했습니다.
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3 분 읽기
AI 모델 정확도와 AI 모델 안정성
머신러닝에서 AI 모델의 정확도와 안정성의 중요성을 알아보세요. 이러한 지표가 사기 탐지, 의료 진단, 챗봇과 같은 애플리케이션에 어떤 영향을 미치는지 배우고, 신뢰할 수 있는 AI 성능을 높이는 기법을 탐구해보세요.
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5 분 읽기
AI 봇 차단
AI 봇 차단은 robots.txt를 활용해 AI 기반 봇의 웹사이트 데이터 접근을 방지하여, 무단 사용으로부터 콘텐츠를 보호합니다. 이는 콘텐츠 무결성, 프라이버시, 지적 재산권을 보호하며 SEO 및 법적 고려사항도 함께 생각합니다.
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2 분 읽기
AI 아트에서의 시드(Seed)
AI 아트에서 시드가 무엇인지, 이미지 생성 과정에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 아티스트들이 생성 예술 플랫폼에서 일관성 또는 창의적 탐구를 위해 시드를 어떻게 사용하는지 알아보세요.
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5 분 읽기
AI 연구 보조금
AI 연구 보조금은 NSF, NEH 및 민간 기관과 같은 기관에서 인공지능 연구 프로젝트를 지원하기 위해 제공하는 재정적 지원입니다. 이러한 보조금은 새로운 AI 기술과 방법론의 개발을 지원하여 혁신을 촉진하고 근본적 및 응용 과제를 해결합니다.
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5 분 읽기
AI 윤리
AI 윤리 가이드라인을 살펴보세요: AI 기술의 윤리적 개발, 배포 및 사용을 보장하는 원칙과 프레임워크를 안내합니다. 공정성, 투명성, 책임성, 글로벌 기준, 그리고 책임 있는 AI를 위한 전략에 대해 알아보세요.
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4 분 읽기
AI 인증 프로세스
AI 인증 프로세스는 인공지능 시스템이 사전에 정의된 기준과 규정을 충족하는지 평가하고 검증하는 포괄적인 절차입니다. 이러한 인증은 AI 기술의 신뢰성, 안전성, 윤리적 준수 여부를 평가하는 기준점 역할을 합니다.
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4 분 읽기
AI 자동화 시스템
AI 자동화 시스템은 인공지능 기술과 자동화 프로세스를 통합하여, 학습, 추론, 문제 해결과 같은 인지 기능을 더해 기존 자동화의 한계를 넘어 복잡한 작업을 최소한의 인간 개입으로 수행할 수 있도록 합니다.
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4 분 읽기
AI 콘텐츠 제작
AI 콘텐츠 제작은 인공지능을 활용하여 텍스트, 비주얼, 오디오 등 디지털 콘텐츠의 생성, 선별, 개인화를 자동화하고 향상시킵니다. 도구, 이점, 단계별 가이드를 통해 효율적이고 확장 가능한 콘텐츠 워크플로우를 알아보세요.
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4 분 읽기
AI 투명성
AI 투명성은 인공지능 시스템의 작동 방식과 의사결정 과정을 이해관계자에게 이해할 수 있도록 만드는 실천입니다. 그 중요성, 핵심 요소, 규제 프레임워크, 구현 기법, 과제, 그리고 실제 활용 사례를 알아보세요.
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4 분 읽기
AI 투자 동향
2024년 최신 AI 투자 동향을 살펴보세요. 투자 증가, 빅테크의 지배, 생성형 AI의 성장, 스타트업의 영향력 등 주요 흐름과 대형 거래, 산업별 투자, AI 투자 환경을 형성하는 도전 과제까지 확인할 수 있습니다.
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3 분 읽기
AI 파트너십
대학교와 민간 기업 간의 AI 파트너십이 어떻게 학문적 지식과 산업적 응용을 결합하여 혁신, 연구, 그리고 역량 개발을 이끄는지 알아보세요. 성공적인 협업 사례, 주요 특징, 이점 및 도전과제에 대해 소개합니다.
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3 분 읽기
AI 프로토타입 개발
AI 프로토타입 개발은 AI 시스템의 초기 버전을 설계하고 만드는 반복적인 과정으로, 본격적인 대량 생산 전에 실험, 검증, 자원 최적화를 가능하게 합니다. 주요 라이브러리, 접근 방식, 다양한 산업에서의 활용 사례를 알아보세요.
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4 분 읽기
AI와 인권
인공지능이 인권에 미치는 영향에 대해 탐구해 보세요. 서비스 접근성 향상과 같은 이점과 프라이버시 침해, 편향 등과 같은 위험 사이의 균형을 알아보세요. 국제적 기준, 규제적 과제, 그리고 기본권 보호를 위한 책임 있는 AI 도입의 중요성에 대해 학습할 수 있습니다.
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5 분 읽기
AI의 투명성
인공지능(AI)에서의 투명성은 AI 시스템이 운영되는 방식, 즉 의사결정 과정, 알고리즘, 데이터에 대한 개방성과 명확성을 의미합니다. 이는 AI 윤리와 거버넌스에 필수적이며, 책임성, 신뢰, 규제 준수를 보장합니다.
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4 분 읽기
AllenNLP
AllenNLP는 AI2에서 개발한 강력한 오픈소스 자연어 처리(NLP) 연구용 라이브러리로, PyTorch 기반으로 구축되었습니다. 모듈형 확장 도구, 사전 학습된 모델, spaCy 및 Hugging Face와 같은 라이브러리와의 손쉬운 통합을 제공하며, 텍스트 분류, 지시 대명사 해소 등 다양한 작업을 지원합니다.
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3 분 읽기
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker는 AWS에서 제공하는 완전 관리형 기계 학습(ML) 서비스로, 데이터 과학자와 개발자가 통합 도구, 프레임워크, MLOps 기능을 활용해 손쉽게 기계 학습 모델을 신속하게 구축, 학습, 배포할 수 있도록 지원합니다.
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3 분 읽기
BeenVerified
BeenVerified는 공개 기록과 소셜 미디어 데이터를 집계하여 개인 및 부동산에 대한 종합적인 배경 보고서를 제공하는 온라인 배경 조사 플랫폼입니다. 사람 찾기, 전화 및 이메일 역추적, 부동산 검색 서비스를 웹과 모바일 앱을 통해 제공합니다.
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7 분 읽기
BERT
BERT(양방향 인코더 표현 변환기)는 Google에서 개발한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크로, 자연어 처리를 위한 혁신적인 기술입니다. BERT의 양방향 Transformer 아키텍처가 AI 언어 이해를 혁신한 방식과 NLP, 챗봇, 자동화 및 주요 연구 발전에 어떻게 활용되는지 알아보세요.
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5 분 읽기
BigML
BigML은 예측 모델의 생성 및 배포를 간소화하기 위해 설계된 머신러닝 플랫폼입니다. 2011년에 설립된 BigML의 미션은 머신러닝을 모든 사람이 접근하고 이해하며 저렴하게 활용할 수 있도록 하는 것으로, 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 자동화 도구를 제공해 머신러닝 워크플로우를 자동화합니다.
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3 분 읽기
BLEU 점수
BLEU 점수(Bilingual Evaluation Understudy)는 기계 번역 시스템이 생성한 텍스트의 품질을 평가하는 데 중요한 지표입니다. 2001년 IBM에서 개발된 이 지표는 번역 품질에 대한 인간 평가와 높은 상관관계를 보인 선구적인 척도였습니다. BLEU 점수는 자연어 처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 기계 번역 시스템 평가에 널리 사용되고 있습니다.
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3 분 읽기
BMXNet
BMXNet은 Apache MXNet을 기반으로 한 오픈 소스 바이너리 신경망(BNN) 구현체로, 바이너리 가중치와 활성화를 통해 저전력 기기에서 효율적인 AI 배포를 가능하게 합니다.
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7 분 읽기
Botpress
Botpress에 대해 알아보고, 챗봇 구축을 위한 AI 플랫폼의 주요 기능, 장단점, 가격 옵션, 그리고 최적의 대화형 AI 솔루션 선택에 도움이 되는 대안들을 확인하세요.
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4 분 읽기
Caffe
Caffe는 BVLC에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 컨볼루션 신경망(CNN) 구축에 최적화되어 속도와 모듈성에 강점을 지닙니다. 이미지 분류, 객체 탐지 등 다양한 AI 분야에서 널리 사용되며, 유연한 모델 구성, 빠른 처리 속도, 활발한 커뮤니티 지원을 제공합니다.
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4 분 읽기
Chainer
Chainer는 유연하고 직관적이며 고성능의 신경망 플랫폼을 제공하는 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 동적 define-by-run 그래프, GPU 가속, 다양한 아키텍처 지원을 특징으로 합니다. Preferred Networks에서 개발하였으며, 주요 기술 기업들의 기여가 이루어졌습니다. 연구, 프로토타이핑, 분산 학습에 이상적이나 현재는 유지보수 모드에 있습니다.
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3 분 읽기
Claude 3.5 소네트
Anthropic의 Claude 3.5 소네트에 대해 자세히 알아보세요: 다른 모델과의 비교, 강점과 약점, 추론, 코딩, 비주얼 작업 등 다양한 분야에서의 활용 사례를 확인할 수 있습니다.
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2 분 읽기
Clearbit
Clearbit는 특히 영업 및 마케팅 팀을 위한 강력한 데이터 활성화 플랫폼으로, 실시간 종합 B2B 데이터와 AI 기반 자동화를 활용하여 고객 데이터를 풍부하게 하고, 마케팅을 개인화하며, 영업 전략을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
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6 분 읽기
Copilot
Microsoft Copilot은 Microsoft 365 앱 내에서 생산성과 효율성을 높여주는 AI 기반 어시스턴트입니다. OpenAI의 GPT-4를 기반으로 하며, 작업을 자동화하고 실시간 인사이트를 제공하며 Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams와 같은 도구와 원활하게 통합됩니다.
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3 분 읽기
Copy.ai
Copy.ai는 OpenAI의 GPT-3를 기반으로 한 AI 글쓰기 도구로, 블로그, 이메일, 웹 카피 등 25개 이상의 언어로 고품질 콘텐츠를 생성하도록 설계되었습니다. 빠르고 효율적이며 사용하기 쉬운 AI 콘텐츠 생성이 필요한 마케터, 콘텐츠 제작자, 비즈니스에 이상적입니다.
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7 분 읽기
Copysmith
Copysmith는 마케터, 콘텐츠 제작자, 기업이 효율적으로 고품질의 글 콘텐츠를 생성할 수 있도록 설계된 AI 기반 콘텐츠 제작 소프트웨어입니다. 인공지능을 활용해 블로그 포스트, 상품 설명, 소셜 미디어 콘텐츠, 이메일 등 다양한 유형의 콘텐츠를 빠르게 제작하여 콘텐츠 생성 프로세스를 간소화합니다.
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2 분 읽기
CrushOn.AI
CrushOn.AI는 필터링 없는, 역동적인 대화를 제공하는 첨단 AI 챗봇 플랫폼입니다. 가상 캐릭터와의 상호작용을 개인화하고, 창의적인 시나리오를 탐험하며, 엔터테인먼트, 학습, 교류를 위한 AI 기반 페르소나와 다국어 롤플레이를 즐겨보세요.
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6 분 읽기
Did You Mean (DYM)
'Did You Mean'(DYM)은 자연어 처리(NLP)에서 사용자 입력의 오타나 철자 오류를 식별 및 교정하고, 대안을 제안하여 검색 엔진, 챗봇 등에서 사용자 경험을 향상시키는 기능입니다.
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7 분 읽기
DL4J
DL4J(DeepLearning4J)는 자바 가상 머신(JVM)을 위한 오픈 소스 분산 딥러닝 라이브러리입니다. 이클립스 생태계의 일부로, 자바, 스칼라 및 기타 JVM 언어를 사용한 딥러닝 모델의 확장 가능한 개발 및 배포를 가능하게 합니다.
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4 분 읽기
EU AI 법안
유럽연합 인공지능법(EU AI 법안)은 인공지능(AI)의 위험을 관리하고 이점을 극대화하기 위해 고안된 세계 최초의 포괄적 규제 프레임워크입니다. 2021년 4월에 도입된 이 AI 법안은 AI 시스템이 안전하고 투명하며 기본 권리와 윤리적 원칙에 부합하도록 하는 것을 목표로 합니다.
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3 분 읽기
F-점수 (F-측정치, F1 측정치)
F-점수(F-측정치, F1 점수)는 테스트나 모델의 정확도를 평가하는 통계적 지표로, 특히 이진 분류에서 사용됩니다. 정밀도와 재현율을 균형 있게 반영하여, 특히 불균형 데이터셋에서 모델 성능을 종합적으로 보여줍니다.
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6 분 읽기
Fastai란 무엇인가?
Fastai는 PyTorch 위에서 구축된 딥러닝 라이브러리로, 고수준 API, 전이 학습, 계층적 아키텍처를 제공하여 비전, 자연어 처리, 표 형식 데이터 등 다양한 분야에서 신경망 개발을 쉽게 만들어 줍니다. Jeremy Howard와 Rachel Thomas가 개발한 Fastai는 오픈 소스이자 커뮤니티 주도로 발전하고 있어, 최신 AI 기술을 모두가 쉽게 활용할 수 있도록 합니다.
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7 분 읽기
Flesch 가독성 지수
Flesch 가독성 지수는 텍스트가 얼마나 이해하기 쉬운지 평가하는 가독성 공식입니다. 1940년대 Rudolf Flesch가 개발했으며, 문장 길이와 음절 수를 기반으로 점수를 부여하여 텍스트의 복잡성을 나타냅니다. 교육, 출판, AI 분야에서 콘텐츠를 쉽게 접근할 수 있도록 널리 사용됩니다.
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7 분 읽기
Gensim
Gensim은 자연어 처리(NLP)를 위한 인기 있는 오픈 소스 파이썬 라이브러리로, 비지도 주제 모델링, 문서 색인화, 유사도 검색에 특화되어 있습니다. 대용량 데이터셋을 효율적으로 처리하며, 의미 분석을 지원하고 텍스트 마이닝, 분류, 챗봇 등 연구 및 산업 현장에서 널리 사용됩니다.
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5 분 읽기
Go-To-Market (GTM)
Go-To-Market(GTM) 전략은 기업이 신제품이나 서비스를 시장에 소개하고 판매하기 위해 사용하는 종합적인 계획으로, 타깃 시장을 이해하고 마케팅 및 유통을 최적화하여 위험을 최소화합니다. AI를 통합하면 시장 조사, 고객 타겟팅, 콘텐츠 개발을 더욱 정교하게 할 수 있어 GTM 전략이 한층 강화됩니다.
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6 분 읽기
Horovod
Horovod는 다수의 GPU 또는 머신에 걸쳐 효율적으로 확장할 수 있도록 설계된 강력한 오픈소스 분산 딥러닝 학습 프레임워크입니다. TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet을 지원하며, 머신러닝 모델 학습의 속도와 확장성을 최적화합니다.
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3 분 읽기
Jasper.ai
Jasper.ai는 마케터와 콘텐츠 제작자를 위해 설계된 AI 기반 콘텐츠 생성 도구로, 고급 언어 모델을 활용하여 효율적으로 고품질의 글을 제작할 수 있도록 돕습니다.
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2 분 읽기
K-최근접 이웃
k-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 분류 및 회귀 작업에 사용되는 비모수적, 지도 학습 알고리즘입니다. 'k'개의 가장 가까운 데이터 포인트를 찾아 거리 측정 및 다수결 투표를 활용하여 결과를 예측하며, 단순성과 다양한 적용 가능성으로 잘 알려져 있습니다.
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4 분 읽기
K-평균 군집화
K-평균 군집화는 데이터 포인트와 해당 군집 중심점 간의 제곱 거리 합을 최소화하여 데이터셋을 미리 정의된 개수의 뚜렷하고 겹치지 않는 군집으로 분할하는 인기 있는 비지도 기계 학습 알고리즘입니다.
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5 분 읽기
LangChain
LangChain은 대형 언어 모델(LLM)이 적용된 애플리케이션 개발을 위한 오픈 소스 프레임워크로, OpenAI의 GPT-3.5와 GPT-4와 같은 강력한 LLM을 외부 데이터 소스와 연동해 고급 자연어 처리(NLP) 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다.
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2 분 읽기
LangGraph
LangGraph는 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 상태를 관리하고 여러 액터가 참여하는 애플리케이션을 구축할 수 있는 고급 라이브러리입니다. LangChain Inc에서 개발했으며, LangChain에 순환 계산 기능을 추가해 복잡하고 에이전트와 유사한 동작 및 인간이 직접 개입하는 워크플로우를 구현할 수 있습니다.
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2 분 읽기
LazyGraphRAG
LazyGraphRAG는 그래프 이론과 자연어 처리를 결합하여 AI 기반 데이터 검색의 효율성과 비용을 혁신적으로 최적화하는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 혁신적인 접근법입니다. 동적으로 고품질 쿼리 결과를 제공하여 효율성과 비용을 모두 절감합니다.
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4 분 읽기
LightGBM
LightGBM(라이트 그라디언트 부스팅 머신)은 마이크로소프트에서 개발한 고급 그라디언트 부스팅 프레임워크입니다. 분류, 순위 매김, 회귀와 같은 고성능 머신러닝 작업을 위해 설계되었으며, 대용량 데이터셋을 효율적으로 처리하면서도 최소한의 메모리로 높은 정확도를 제공합니다.
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4 분 읽기
LIX 가독성 측정법
LIX 가독성 측정법에 대해 알아보세요. 이 공식은 문장의 길이와 긴 단어를 분석하여 텍스트의 복잡성을 평가하도록 개발되었습니다. 교육, 출판, 저널리즘, AI 등 다양한 분야에서의 활용 사례를 이해할 수 있습니다.
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6 분 읽기
LLM 비용
GPT-3, GPT-4와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 학습 및 배포에 관련된 비용(연산, 에너지, 하드웨어)을 알아보고, 이러한 비용을 관리 및 절감할 수 있는 전략을 살펴보세요.
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5 분 읽기
llms.txt
llms.txt 파일은 대규모 언어 모델(LLM)이 웹사이트 콘텐츠에 접근하고 처리하는 방식을 최적화하기 위해 고안된 표준화된 마크다운 파일입니다. 웹사이트의 루트에 위치하여, AI 기반 상호작용을 향상시키기 위해 신중하게 선별된, 기계가 읽을 수 있는 인덱스를 제공합니다.
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6 분 읽기
MCP: 모델 컨텍스트 프로토콜
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스, 도구 및 기능에 안전하고 일관되게 접근할 수 있도록 해주는 오픈 스탠다드 인터페이스로, AI 시스템을 위한 'USB-C' 역할을 합니다.
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4 분 읽기
MXNet
Apache MXNet는 효율적이고 유연한 딥 뉴럴 네트워크의 학습 및 배포를 위해 설계된 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다. 뛰어난 확장성, 하이브리드 프로그래밍 모델, 다양한 언어 지원으로 잘 알려져 있으며, MXNet은 연구자와 개발자가 첨단 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
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5 분 읽기
NLP를 활용한 문서 검색
NLP를 활용한 향상된 문서 검색은 고급 자연어 처리 기술을 문서 검색 시스템에 통합하여, 자연어 쿼리를 사용해 방대한 텍스트 데이터를 검색할 때 정확성, 관련성, 효율성을 높입니다.
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