AI 인사이트 창작자의 생산성 향상을 위한 그림 보조 AI 알아보기 그림 보조 AI 최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 텍스트 명령만으로 조건에 맞는 그림을 그려주는 이미지 생성 AI 모델인 OpenAI의 ‘DALL-E’나 카카오의 ‘칼로' 등이 소개되었습니다. 물론 꽤나 훌륭한 수준의 그림을 그려줍니다. 하지만 그림을 생성하는 AI 이외에도 화가의 보조 역할을 해주는 ‘그림 보조 AI’가 있습니다. 이러한 그림 보조
저널 Transformer 모델이란? : AI 혁신을 주도하는 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머(Transformer)는 구글이 자연어처리를 위해 2017년 발표한 모델로 현재 AI 분야의 혁신을 이끌고 있는 언어모델이다. 우리가 웹이나 API를 통해 AI를 처음 활용하게 된 계기가 된 ChatGPT 역시 트랜스포머에 기반한 모델이며, 구글이나 페이스북 등이 이에 대한 대항마로 내놓는 언어모델들 역시 트랜스포머 기반이다. 트랜스포머는 자연어처리 뿐만 아니라 컴퓨터 비전이나 음성 인식
업데이트 소식 포인트 클라우드 라벨링 도구 출시 정확한 3차원 학습용 데이터의 구축은 인공지능(AI) 모델 개발에 있어서 중요한 역할을 합니다. 자율주행, 로봇 공학, 그리고 증강 현실과 같은 다양한 산업 분야에서 3차원 데이터는 모델의 성능 향상에 핵심인데요. 이러한 데이터의 중요한 구성 요소 중 하나는 포인트 클라우드 데이터가 있습니다. 이제 슈퍼브 플랫폼에서도 포인트 클라우드 데이터의 라벨링이 가능하게 되었습니다. 포인트
AI 인사이트 ChatGPT로 고객리뷰 분석하기 이야기 했던가? ChatGPT의 기반이 되는 GPT-3는 자연어처리의 거의 모든 태스크를 수행할 수 있다. 엄청난 모델 크기에 대량의 언어 데이터셋을 학습한 탓에 문서 요약이나 질의 응답, 번역, 감성분석 등 거의 모든 자연어처리 태스크에서 준수한 성능을 보인다. ChatGPT는 이 GPT-3의 언어 능력에 사람의 의도를 좀 더 잘 파악해서 대답할 수 있도록 지시-답변
슈퍼브 레시피 수 십만 장의 데이터를 분석해 학습용 데이터를 선별해야 할 때: Auto-Curate "What to Label" 💡수십만 장의 데이터를 분석, 정제하여 학습용 데이터를 선별해야 하는 작업이 주어졌습니다.이 작업은 예상보다 많은 시간과 노력을 요구합니다. 특히 비정형 데이터 분석 시, 고려해야 할 요소가 너무 많습니다. 물론 메타 데이터로 접근해 볼 수 있습니다만, 아쉽게도 메타 데이터로만으로는 비정형 데이터의 다양성과 복잡성을 다 파악하기 어렵습니다.예를 들어, 촬영 시간에 대한
소식 슈퍼브 플랫폼과 NVIDIA TAO Toolkit으로 데이터 관리 재정의하기 AI와 ML 애플리케이션을 개발하려면 아주 섬세하게 데이터를 라벨링하고 모델을 학습하는 작업이 필요합니다. 대부분의 개발팀이 가장 어려움을 겪는 작업들이죠. 그래서 성능이 최적화되지 않았다면 라벨링이 부정확한 것은 아닌지, 모델 학습이 미진했던 것은 아닌지 의심해 봐야 합니다. 슈퍼브에이아이는 컴퓨터 비전 개발팀들이 이런 문제를 극복할 수 있도록 데이터 준비 워크플로우를 개선해 주는 통합형 툴,
AI 인사이트 초거대AI의 Phase.2: 비윤리성과 편향성 - AI 윤리 준칙이 필요한 이유 초거대AI를 대하는 우리의 자세 안녕하세요, IT린이 제나팡입니다 :) 오늘은 초거대AI의 Phase.2 : 비윤리성과 편향성에 대해 알아보겠습니다. 대화형AI의 기술 진화 속도에 감탄하는 것에서 더 나아가, 우리가 앞으로 초거대AI를 활용하면서 혹은 개발하면서 가져야 하는 자세에 대해 다같이 고민해보고자 이번 글을 준비했습니다. Phase.1 : 초거대AI 개발에 앞다투는 글로벌&국내 빅테크 먼저, 초거대AI의 Phase.
AI 인사이트 행동 인식: 영상 관제 시스템과 스포츠 중계 Human Activity Recognition (인간 행동 인식) ‘Human Activity Recognition(인간 행동 인식)’은 인간의 동작 또는 행동을 감지하고 분류하는 기술을 의미합니다. 이 기술은 가속도계 등의 센서 데이터나 영상, 음성 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 활용할 수 있습니다. 상황에 따라 단일 데이터 형태를 사용하는 경우도 있고, 여러 형태의 데이터를 함께 활용하는
AI 인사이트 하룻밤에 읽는 자연어처리(NLP)의 역사(1): 단어주머니(Bow)와 DTM 그리고 TF-IDF 2022년 말에 공개된 OpenAI의 챗GPT는 출시 후 단 두 달 만에 1억 명의 사용자를 보유하게 되었으며, 현재로서는 공개된 지 1년도 되지 않은 시점에서 이미 전 세계 인구의 약 3분의 1에 해당하는 사용자 수를 확보한 것으로 추정된다. 일반 대중들은 챗GPT가 가진 두 가지 능력, 즉 '추론을 통해 문장을 이해하는 능력&
AI 인사이트 자연어처리(NLP)와 텍스트 마이닝(Text-mining) 언어에는 통찰력이라는 보물이 숨어있다 인공지능 도입을 고려하고있는 고객사의 현업분들과 미팅을 진행하다보면 자연어처리(NLP)와 텍스트 마이닝(Text-mining) 혹은 텍스트 분석(Text Analysis)이라는 단어를 구분하지 않고 사용하는 경우를 자주 볼 수 있다. 작년말 OpenAI사의 챗GPT 출시로 요즘은 LLM(초거대언어모델)과 생성형 AI까지 등장하며 자연어처리(NLP) 관련 용어의혼란을 더욱 가중시키고 있다. 자연어처리(NLP)라는 분야는
AI 인사이트 인간 자세 추정: 비대면 홈트레이닝과 가상 인간 Human Pose Estimation(인간 자세 추정) 'Human pose estimation(인간 자세 추정)'은 컴퓨터 비전과 인공 지능 기술을 활용하여 인간의 신체 부위와 관절의 위치를 추정하는 기술로 인간의 신체 부위, 예를 들어 머리, 어깨, 팔, 다리 등과 관절의 위치를 정확하게 파악하는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 이미지나 비디오에서 인간의
성공사례 [애그테크] 8일 만에 9만 개의 인스턴스 라벨링을 완료한 '아이오크롭스' "AI 상용화는 데이터 학습 시간과 가공 시간을 최대한 줄일 수 있는 방향으로 가야 합니다. 저희는 슈퍼브 플랫폼의 커스텀 오토라벨 기능을 통해 데이터 학습 시간을 빠르게 단축할 수 있었습니다" 신용진 Machine Learning Engineer 아이오크롭스 개요 * 산업 : [애그테크 Agtech] 스마트팜 * 사용 서비스/제품 : 슈퍼브 라벨 * 문제점 : 스마트팜 자동화 운영을 위한
AI 인사이트 코딩없이 초거대언어모델(LLM)을 활용하는 법: 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이란? 챗GPT의 등장은 확실하고도 빠르게 인공지능 언어모 델에 대한 사용자의 진입 장벽을 낮추어 주었다. 이제 사용자들은 더이상 초거대언어모델(LLM)을 텍스트 분류, 감정분석, 챗봇 등 활용 목적에 맞게 미세조정(Fine-tuning) 하는 과정없이, Python이나 R과 같은 프로그래밍언어가(Programming Language)가 아닌 일상 생활에서 사용하는 한글이나 영어 등 자연어(Natural Language)로 된
저널 AI 프로젝트를 성공으로 이끄는 데이터옵스(DataOps) 활용 방법 AI 개발 프로젝트는 사소하게 신경 써야 할 부분이 많이 있으며 복잡합니다. 가장 중요한 데이터 관리 시 복잡한 데이터 파이프라인들로 인해 품질이 저하 되기 일쑤고 또한, 데이터 프로젝트 전반에 걸친 협업 요소들의 결여는 작업 효율성을 계속해서 낮춰지고는 하죠. 데이터 프로젝트 진행 시 동 및 관리되지 않는 프로세스는 공급망 전체에 손상된 분석
저널 임베딩을 활용한 피처 엔지니어링: ML 엔지니어를 위한 실무 가이드 ‘임베딩을 활용한 피처 엔지니어링: ML 엔지니어를 위한 실무 가이드’는 빠르게 진화하는 머신러닝 세계에서 임베딩을 사용한 피처 엔지니어링의 필수 작업에 대한 실용적이고 포괄적인 접근 방식을 다룹니다. ML 엔지니어는 모델의 성능 개선을 위해 끊임없이 노력하지만, 로우 데이터에서 유용하면서 인사이트가 있는 특성을 추출하는 과정은 한결같이 어려운 과제로 여겨지고 있습니다. 이 포스트를 통해
AI 인사이트 안면 인식 AI 기술 알아보기: 편리함과 인권 침해 사이 안면 인식 (Face Recognition) Face recognition(안면 인식)은 인물의 얼굴을 감지하고, 얼굴의 고유한 특징과 패턴을 분석하여 개인을 식별하는 기술입니다. 안면 인식 기술은 주로 두 사진 속 인물 간의 동일인 여부를 검증하거나, 이미지 속에 있는 인물이 내부 데이터베이스에서 식별되는 사람인지를 확인하는 데 사용됩니다. 우리에겐 스마트폰의 잠금을 해제할 때 사용하는 기술(
저널 ML 프로젝트별 최적의 데이터 어노테이션 타입을 선택하는 방법 머신러닝이나 컴퓨터 비전 모델을 만드는 것은 어느 팀에게나 힘들고 귀찮은 일입니다. 특히 처음이라면 고난의 연속일 수 밖에 없죠. 하지만 시작이 반이라고, 어디서부터 시작해야 하고 어떤 라벨링 타입을 채용할지 결정하면 반은 온 것이나 다름 없습니다. 프로젝트를 어떻게 진행할지는 이 프로젝트에 얼마나 많은 디테일, 예산, 데이터, 시간이 필요한지에 따라 완전히 달라집니다. 그리고
AI 인사이트 클라우드(Cloud), 도구에서 핵심 전략으로: 클라우드 이제는 선택이 아닌 필수 2006년 아마존(Amazon)이 강력한 자사 인프라를 바탕으로 AWS(Amazon Web Service)를 설립하고 IaaS(Infrastructure as a Service) 형태의 클라우드를 제공하기 시작한지 10여년이 넘는 시간동안, 기업들은 클라우드를 가상화된 서버, 스토리지, 네트워크 등의 자원을 활용하여 서버 구축 비용을 절감하기 위한 하나의 IT 도구 정도로 여길 뿐이었다. 예외적으로 아마존(Amazon)이나
AI 인사이트 인공지능을 어디까지 믿어야 할까?: 블랙박스 모델과 데이터 편향 우리 생활 속의 인공지능 인공지능은 여지껏 본 적 없는 방식으로 전 세계 60억 인구의 삶을 연결시키고 있다. 예를들어 오늘 본 유튜브 추천 영상은 나 한 사람만의 취향이 반영된 것이 아닐 가능성이 크다. 유튜브의 영상 추천 시스템은 나 자신의 개인정보와 검색이력 뿐만 아니라 전 세계에서 나와 비슷한 연령, 성별, 직업군의 사람들이
AI 인사이트 딥러닝의 발전과 NLP(자연어 처리) 더딘 기술발전과 실효성에 대한 의문으로 ‘빙하기’를 거치고 있던 인공지능 기술은 2010년대 중후반 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전 덕분에 제2의 전성기를 맞이하게 된다. Resnet을 비롯한 CNN(Convolutional Neural Network)의 발달로 주목받게된 이미지처리(Image Processing) 분야는 업계와 산업을 막론하고 다방면에서 활용되는가 하면, 금융 업계의 퀀트(Quant)들이 RNN(Recurrent Neural
AI 인사이트 어떤 질문을 던질 것인가?: ChatGPT 프롬프트 엔지니어링 가이드 인간과 대화하며 업무에 도움을 주는 인공지능이 생기는 걸까? ChatGPT에 이어 텍스트를 넣으면 이미지를 생성해주는 DALLE2나 Stable Diffusion과 같은 텍스트 투 이미지 모델, 또한 텍스트를 넣으면 동영상을 만들어 주는 텍스트 투 비디오 모델 등 다양한 생성형 AI 모델이 나오고 있다. ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델에 입력하는 사람의 질문 또는 지시와 같은
AI 인사이트 DeepL이 AI 번역 강자로 떠오르는 이유: 치열해지는 AI 번역 시장 번역AI의 결과가 다른 이유 영어를 배우면 배울 수록, 번역기의 결과가 아쉽다는 생각이 자주 들고는 합니다. 저는 주 3회 전화 영어를 하는데, 표현이 떠오르지 않을 때는 Papago를 이용하는데 정말 편하지만 가끔은 부자연스러워요. (구글 번역은 안 쓴 지 꽤 됐구요) 여러분들은 어떠신가요? 번역기를 자주 쓰시나요? 오늘은 대표적인 번역툴 Papago와 DeepL에 대해 집.
슈퍼브 팀 AI EXPO KOREA 2023을 준비하며 : 산업 특화 전시회 참석의 장점 지난 5/10~12일 간 코엑스에서 진행된 AI 엑스포는 제가 슈퍼브에이아이에 온 이후로 진행한 첫 대규모 전시회였습니다. 몇 년 전 참석했던 AI 전시회 대비 커진 전시장과 더불어 엄청난 방문객 인파에 놀라기도 했지만, AI 기술 분야에서 선두를 달리고 있는 다양한 기업들이 참가해 글로벌 AI 시장 동향을 확인할 수 있는 의미 있는
슈퍼브 팀 5주년, 그리고 다시 출발선에 선 슈퍼브에이아이 5년 전, 인공지능 개발의 장벽을 허물기 위한 다섯 명의 도전으로 시작했던 팀이 현재는 한국, 미국, 일본 3개 국가의 100여 명의 구성원들이 함께하는 팀으로 급격히 성장하였는데요. 지난 4월 All-hands 미팅은 슈퍼브에이아이의 성장을 함께 이끌어 온 구성원들과 5년을 돌아보는 의미 있는 시간으로 진행되었습니다. 2018년 첫 시작을 기억하며 최근 어려운 시장 상황에서도 5주년
저널 애그테크(AgTech) 컴퓨터 비전을 위한 데이터 소싱 가이드 전통적인 산업 농업 방법은 식량 생산뿐만 아니라 기타 원자재를 관리하고 제조업체에 공급함으로써 생계를 유지하며 글로벌 공급망과 경제에 크게 기여하고 있습니다. 이러한 광범위한 영향력을 고려하면, 이러한 기존 방식은 세계 각지에서 변화하는 시장 수요에 발맞추기 위해 혁신적으로 변화하고 있습니다. 농업 업계가 이러한 수요를 충족하기 위해 계획하고 있는 방법에는 머신러닝(ML) 및 컴퓨터
![[애그테크] 8일 만에 9만 개의 인스턴스 라벨링을 완료한 '아이오크롭스'](/content/images/size/w600/2023/05/20230524132649.png)
