SUPERB AI

AI 인사이트

네이버 하이퍼클로바 집중탐구: 글로벌 초대규모 AI 시장으로의 도약

한국어 버전의 초대규모 AI, 왜 필요할까? 안녕하세요, IT린이 제나팡입니다. GPT-3.5에 이은 GPT-4의 등장으로 국내 빅테크의 위기를 거론한 적이 있었죠. 이젠 초대규모 AI 시장은 결국 마이크로소프트와 구글이 주도하고, 국내 빅테크는 아무런 존재감을 드러내지 못 할 수도 있다는 내용이었습니다. 시간과 돈을 들여 초대규모 AI를 개발해도, 의미가 없기 때문이죠. 지난 번에는 네이버,

AI 인사이트

딥러닝 기술의 발전과 ChatGPT

최근에 ChatGPT에 대한 관심이 너무나 많아졌습니다. 저는 작년 (2022년) 말 쯤에 ChatGPT가 발표된 이후 사용해 보면서, GPT 성능이 많이 좋아졌다고 생각하긴 했지만 이렇게 많은 사람들이 열광할 것이라고는 생각하지 못했습니다. 이미 너무 많은 사람들이 ChatGPT에 대해서 말하고 있습니다. 그 중에는 이상한 내용도 많고, 동감가는 내용들도 있는데요, 저도 이러한 현상을 보며 ChatGPT와

AI 인사이트

동영상 분석을 위한 객체 추적 기술

객체 추적 (Object Tracking) Object Tracking (객체 추적)은 영상에서 움직이는 객체를 탐지하고, 그 객체의 움직임을 추적하는 기술입니다. 즉 한 장의 이미지가 아닌 연속된 프레임을 가진 비디오에서 객체의 위치를 추적하는 것이라 볼 수 있습니다. 객체 추적의 기본적인 원리는, 첫 번째 프레임에서 객체를 검출(detection) 하고, 이후 프레임에서 검출된 객체와 유사한

소식

일본의 AI 시장 성장을 함께 합니다 : 슈퍼브에이아이 일본 법인 설립

일본 법인 설립 배경 일본은 인구 노령화와 인력 부족 등으로 인해 혁신적인 기술을 보유하고 있는 동시에, 새로운 기술과 비즈니스 모델에 적극적으로 도전하려는 니즈가  큰 시장입니다.   슈퍼브에이아이는 이런 성장 가능성을 보고 일본에 법인 설립(Superb AI Japan)을 진행했습니다. 일본 진출을 통해 자사의 AI 기술을 일본 시장에 도입하고 기업과 협력하여 시장

AI 인사이트

[3분 알고리즘] XGBoost

랜덤포레스트가 한 번에 다양한 데이터셋을 만들어 그 결과를 평균해 다양한 데이터셋에서 안정적 성능을 얻을 수 있는 알고리즘을 만들었다면 그라디언트 부스팅은 오차가 줄어드는 방향으로 계속 학습을 해가며 정확도를 높일 수 있는 알고리즘이였다. 하지만 그라디언트 부스팅은 이전 학습기의 결과를 이어 받아 순차적으로 학습하기에 시간이 많이 걸리는 게 단점이였다. 이번 글에서는 그라디언트 부스팅을

보도자료

슈퍼브에이아이, 일본 AI 시장 진출 본격화… 글로벌 확장 지속

[슈퍼브에이아이 2023/4/7] 웹 기반 AI 개발 협업 플랫폼을 운영하는 슈퍼브에이아이(Superb AI)는 일본 법인을 설립하며 글로벌 확장에 속도를 낸다. 슈퍼브에이아이는 지난해 글로벌 시장에서의 성장과 파트너십 확대를 위해 일본 진출을 결정하였다. 일본은 인공지능 기술 적용과 데이터 활용에 대한 적극적인 인식과 정책 지원이 이루어지고 있으며, 다양한 산업 군에서 AI를

성공사례

[스포츠] 스포츠 산업에서 AI는 어떻게 사용 될까? : 99% 정답 데이터셋을 구축한 스포츠 투아이

100%PoC 만족도99%품질의 정답 데이터 셋 구축 기업소개 스포츠투아이는 스포츠 데이터를 전문적으로 공급하며, 경기 기록 데이터베이스 관리 및 솔루션, 시스템 서비스를 통해 보다 가치 있는 콘텐츠를 제공하는 기업입니다. 산업스포츠이용 서비스슈퍼브 데이터 서비스진행기간3개월진행목적농구 경기의 전술 분석을 위한 선수 객체 추적 및 플레이 타입의 분류 요즘 각종 스포츠 리그가 활발하게 진행

슈퍼브 팀

슈퍼브에이아이는 AI/MLOps 전문 블로그를 만들어 갑니다

안녕하세요! 마케터 Seon 입니다. 제가 슈퍼브에이아이와 함께 한지 6개월이 지났네요! 어느 직무나 그렇겠지만 이직을 하게 되면 항상 비슷한 업무환경에서 일을 시작하게 되는 것 같아요. (같은 직무로 이직하면 더더욱요.) 해서 이직 후 나름의 업무 우선순위를 정하고 순차적으로 진행하는 습관이 생겼고, 가능한 기존의 업무 범위를 벗어나 새로운 도전을 하기 위한 업무 로드맵을

AI 인사이트

ChatGPT는 영혼을 가질 수 있을까?: 인공지능으로 풀어보는 인문학

작년 여름, 구글의 엔지니어 블레이크 레모인이 자사의 대화형 인공지능 '람다(LaMDA)'가 사람처럼 '지각 능력'을 가지고 있다는 주장을 했다는 뉴스로 세상이 떠들썩해졌다. 그의 말에 따르면 구글의 대화형 초거대 언어모델(LLM)인 람다는 인간처럼 사고할 수 있으며 작동이 정지되는 것, 즉 죽음에 대한 두려움을 느끼고 있다고

AI 인사이트

[3분 알고리즘] 그라디언트 부스팅

이번 글에서는 의사결정나무를 활용한 앙상블 모델 가운데 그라디언트 부스팅 알고리즘에 대해 알아보려고 한다. 흔히 부스팅이란 무언가를 한껏 강화시키는 의미로 사용되는데 머신러닝에서 부스팅은 약한 모델 을 여러 번 순차적으로 적용해 강한 모델을 만들어 나가는 것을 의미한다. 그런 점에서 앞서 랜덤 포레스트가 여러 개의 의사결정나무를 중복적으로 샘플링한 데이터셋에 적용한 결과를 평균함으로써 다양한

AI 인사이트

대기업이지만, ChatGPT를 못 만든다?

안녕하세요, IT린이 제나팡입니다. 작년 12월부터 지금까지 줄곧 오픈AI가 만든 인공지능 챗봇 ChatGPT에 대한 언급이 끊이지 않고 있습니다. 최근 대기업 공개채용 시즌이 시작하면서, ChatGPT로 자기소개서를 작성하는 꿀팁에 대한 유투브 영상도 나오더라구요. 이처럼 ChatGPT가 사람처럼 대화를 나눌 수 있었던 이유는 대규모 자연어 처리 언어모델(LLM) GPT-3.5을 기반으로 했기 때문입니다. 게다가 차세대

AI 인사이트

인공지능 승부예측기는 어떻게 경기결과를 예측할까?: 데이터는 정답을 알고있다

축구 팬들이라면 최근 방송사 축구 중계 화면 하단에 있는 ‘AI 승부예측기’라는 것을 한 번쯤 본 적이 있을 것이다. ‘AI 승부예측기’는 양 팀의 경기 결과를 승과 패 그리고 무승부 세가지 카테고리로 나눈 뒤 예측하여 ‘분류(Classification)’해주는 간단한 기계학습(Machine Learning) 모델이다. 이처럼 데이터의 증가와 기술의 발전으로 인간의 전유물로

AI 인사이트

일상 속에서 활용되는 이미지 분류 기술

Image Classification (이미지 분류) 기술은 AI를 이용한 대표적인 기술입니다. 2012년 이미지 인식 경진 대회에서 딥러닝 모델이 최초로 우승을 차지하고, 2016년에는 무려 96%의 정확도를 달성하며 이미지 분류 딥러닝 기술은 점점 많은 관심을 받기 시작했습니다. 이러한 이미지 분류 기술은 무엇이며 현재 우리 산업에서 어떻게 활용되고 있는지 소개해 드리겠습니다. 이미지 분류 (Image

AI 인사이트

구글은 ‘혁신가의 딜레마’에 빠진 것일까?: 책임감 있는 인공지능 개발

혁신가의 딜레마란 시장을 선도하는 기술을 가진 거대 기업이 어느 시점에서 더 이상 혁신을 이뤄내지 못하고 후발 기업의 기술에 시장 지배력을 잠식당하는 현상을 말한다. 이 딜레마에 빠져버린 '혁신가'란 바로 구글을 가리키는 말이 되어버린 듯 하다. 사람들은 이제 구글을 한 물 간 기업 취급한다.구글이'책임감 있는 AI&

AI 인사이트

인공지능 사업의 성공에 있어 기술보다 더 중요한 것!

인공지능과 같은 첨단 기술 산업에서 기술보다 중요한 것이 과연 있을까? 더 중요한 것은 무엇일까 하는 의문을 가지고 이 글을 시작하겠습니다. 최근 ChatGPT 서비스가 공개되고 나서 수많은 변화가 일어나고, 수십개의 스타트업들이 나타났습니다. Stable Diffusion 같은 생성형 모델의 대중화 까지 고려하면 수백개 이상의 기업들이 생겨나고 있습니다. 그리고 그런 기업들이 놓치기 쉬운 두

AI 인사이트

최신 딥러닝 기술의 가장 큰 약점과 AI 반도체가 해결하려는 문제

최근 Generative AI의 기세가 꺾이지 않고 지속되고 있습니다. Stable Diffusion 같은 이미지 생성 오픈소스가 공개된 탓도 있고, 초거대 언어모델 (LLM)의 일반적인 서비스 대중화에 힘입은 측면도 있습니다. 이런 AI 열풍을 만들어 낸 배경 기술에는 딥러닝 알고리즘과 그래픽 처리 유닛(GPU)이 있습니다. 이 두 가지가 없었다면 지금과 같은 ChatGPT는 존재할

AI 인사이트

머신러닝 모델 및 데이터 관리를 위한 소프트웨어 BEST10

📢 오늘 글은 전문적인 ML 엔지니어, 업계 종사자 분들을 위한 글은 아닙니다. (제품 마다의 상세한 기능 분석은 하지 않아요.) 데이터 바우처 또는 AI 모델 구축을 위해 라벨링 프로젝트에 니즈가 있는 기업 담당자 분들이나 국내 어떤 데이터 라벨링 기업이 있는지 살펴보고 싶은 분들을 위한 '데이터 라벨링 입문'글이니 살펴보기 전

AI 인사이트

ChatGPT로 보는 초거대 AI

ChatGPT 요즘 엄청 핫하죠. 왜 이게 핫한지, 그리고 네이버, 카카오는 어떻게 고군분투하고 있는지 살펴볼게요. ChatGPT로 보는 초거대 AI - 구글이 없어질 수 있다? -> ChatGPT=대화형 검색엔진 - 네이버, 카카오의 고군분투 -> 한국어 패치된 초거대 AI의 경쟁력 - 빅테크 기업만 도전할 수 있는 이유-> 독과점 no, 확보할

AI 인사이트

ChatGPT, 마케팅에 어떻게 활용될까?

지난 11월 오픈 API 재단에 의해 출시된 ChatGPT(챗지피티)에 대한 반응이 뜨겁다. 한 달만에 1000만 명 가입자를 돌파했다고 하고 ChatGPT와 대화를 통해 구글의 검색을 대체할 수도 있다는 등 여러가지 뉴스와 사용후기 등이 나오는 듯 하다. 최근 몇 년동안 AI의 적용 범위가 커지면서 AI가 마케팅에 어떻게 적용될지 이야기는 많았지만 실무에서는

AI 인사이트

빅테크, 스타트업이 클라우드에 주목하는 이유

'클라우드'라는 단어 자체는 일반 대중들에게 생소한 단어는 아닐 거에요. 10년 전부터도 '네이버클라우드'에 사진을 올려놓기도 했고, 아이폰 사용자들은 iCloud 공간이 부족하다는 알림 메세지를 수도 없이 받았을테니까요. 다만, 오늘은 보다 더 기술적인 측면에서, 그 사업성을 살펴보고자 해요. 왜 빅테크와 스타트업이 모두 클라우드에 뛰어드는지, 불황 속에서도 왜

AI 인사이트

요즘 난리난 ChatGPT 팩트 체크

2022년 연말, IT 업계를 뜨겁게 달구었고 2023년 연초까지 계속 핫 이슈가 되고 있는 chatGPT에 대해 재미있고 흥미로운 팩트 체크를 해볼까 합니다. chatGPT에 대한 일반인들의 이해를 넓히기 위해서 몇가지 제한된 주제를 파헤치는 형식을 빌어 작성되었습니다. 우선 미디어에서 언급된 chatGPT 기사를 몇 가지 발췌해 보면 다음과 같습니다. * 대화형 AI chatGPT, 구글천하 끝장낼까?

AI 인사이트

[3분 알고리즘] 랜덤 포레스트

지난 글에서 머신러닝 알고리즘 가운데 가장 이해하기 쉽고 의사결정과정이 명확한 의사결정나무 알고리즘에 대해 알아보았다. 다만 의사결정나무는 분기를 어디까지 할 지 파라미터들을 설정하지 않으면 과적합 문제가 발생하기 쉽다는 게 가장 큰 단점이였다. 의사결정나무를 기반으로 한 알고리즘이 많은데 캐글 같은 머신러닝 대회에서는 랜덤 포레스트나 XGBoost처럼 의사결정나무를 기반으로 한 알고리즘의 성능이 좋은 경우가

AI 인사이트

[3분 알고리즘] 의사결정나무 알아보기

머신러닝을 적용할 때 가장 많이 사용하는 알고리즘 중에 하나로 의사결정나무(Decision Tree)가 있다. 많은 머신러닝 알고리즘들이 각자의 가설함수와 손실함수, 그리고 최적화 함수를 가지고 최적의 가중치를 찾는 과정인데 비해 의사결정나무는 우리가 흔히 알고 있는 스무고개 놀이와 비슷하다. 최대 20개 질문에 대해 예 또는 아니오로 대답하는 과정에서 답을 알아맞추는 놀이 말이다.

AI 인사이트

새로운 게임 체인저 생성 AI: 텍스트 생성 AI와 그 파급력

지난달 MS가 ChatGPT의 OpenAI사에 100억 달러 투자를 결정하고 자사 포털 사이트 Bing에 ChatGPT 탑재를 결정하면서 두 빅테크의 동맹이 현실화되었다. 이에 뒤질세라 Google에서는 서둘러 자사의 알고리즘(Lambda)에 기반한 Bard 출시를 발표하였다. 며칠 전에는 Meta(전 Facebook)가 자사 언어모델 LLaMA를 발표하여 '연구 사용 사례에 초점을 맞춘 비상업적 라이선스'

AI 인사이트

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 차이를 아시나요

클라우드 빅3는 모두 알다시피 Microsoft사의 MS Azure, Amazon사의 AWS, Google사의 Google Cloud. 그런데, 2021년 뉴욕 거래소에 상장한 클라우드 기반 소프트웨어 회사가 하나 있는데, 현재 시총은 92조원이나 됩니다. 바그 주인공은 바로 2012년에 설립된 SNOWFLAKE입니다. ‘클라우드 사업은 빅테크 기업만의 소유물’이라는 업계의 시각이 있죠. 도대체 어떻게 된 일인지 차근차근 알아가 보도록 해요!