머신러닝 study

DALL-E 2 이번에는 OpenAI에서 발표한 DALL-E라는 모델에 대해 파헤쳐보겠습니다. 이 모델은 내가 쓴 글을 그대로 이미지로 생성해냅니다. 얼마나 이미지를 잘 생성하냐고요? "아보카도와 비슷한 모양을 가진 의자" "1990년대 기술로 수중에서 새로운 AI 연구를 하는 테디베어" 정말 신기하죠! 텍스트 입력후 단 1~10초 사이에 실제 사진과 유사한 사진들이 생성됩니다! 저희는 "아보카도 모양을 가진 의자" 라는 텍스트를 읽으면 머리 속에 어렴풋이 어떤 그림이 그려지실 것 입니다. 하지만 즉시 그자리에서 실제 처럼 그려내는 것은 또다른 차원의 능력이죠! DALL-E는 GPT라는 생성 모델을 기반으로 만들어졌습니다. 참고로 GPT, DALL-E 모두 OpenAI라는 회사에서 나왔습니다. GPT가 ..

1946 최초의 프로그래밍 가능한 컴퓨터 ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) 1952 Arthur Samuel은 체커 게임 방법을 배우는 최초의 (machine learning)머신러닝 컴퓨터 프로그램을 개발했습니다. 그의 알고리즘은 경험으로 부터 배우기 위해 발견적 탐색 메모리를 사용하였습니다. 1970 년대 중반까지 그의 프로그램은 인간과 시합하여 이기고 있었습니다. 1956 Dartmouth 워크샵에서 Marvin Minsky, John McCarthy, Claude Shannon, Nathan Rochester가 (AI)“Artificial Intelligence (인공지능)”이라는 용어를 만들었습니다. 1958 Frank Rosenbla..

더보기 DeepMind--AlphaFold(알파폴드)2 AlphaFold(알파폴드)는 구글의 자회사인 DeepMind에서 발표한 단백질 예측 플랫폼이다. 알파폴드가 나오기 전까지는 단백질 구조를 예측하는 문제는 굉장히 어려운 문제로 지금까지 과학자들이 알아낸 단백질 종류는 약 2억개, 이 중 구조를 알아낸 단백질은 약 17만종이라고 한다. 한 종류를 분석하는데 1년 ~ 수년 정도 걸렸으며 비용은 약 12만달러(약 1억 3000만원)가 들어간다고 한다. 하지만 알파폴드는 과학자들이 수년을 걸쳐 알아냈던것을 단 며칠만에 구조를 밝혀낸것이다. AlphaFold(알파폴드)2 관련 영상 https://www.youtube.com/watch?v=uLDud7pNiNQ AlphaFold(알파폴드)2 관련 기사 http..

AI 기술의 미래--개인적인 의견 벌써 알파고가 이세돌을 이겼을때가 2016년 3월 이다. 하지만 더 큰 사건이 있었다. 1997년 IBM은 딥 블루(Deep Blue)를 개발해 그 당시 16년 동안 체스 세계 챔피언이던 러시아계 체스 선수 Gary Kasparov 에게서를 승리하는 사건이 있었다. 이와 같이 ai는 무서운 속도로 성장하고있다. 이러한 사회 분위기 때문에 사람들은 ai가 우리의 일자리를 뺴았고 가끔 몇몇사람들은 인 류가 인공지능에 지배될거라는 생각을 하는거 같다. 현재는 ai에게많은 일자리를 빼았길수있어도 그만큼 우리에게 수많은 일자리들이 생겨날것이다. 그리고 이를 통해 인류는 더 발전할것이다. ai는 인간이 잘하는것을 가장 잘한다. 무언가를 배우는 일 말이다, 우리가 12년동안 준비해야..

머신 러닝(machine learning)(기계 학습) 위 그림과 같이 머신러닝은 인공 지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 예를 들어 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다. 1959년, Arthur Lee Samuel은 기계 학습을 “컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야”라고 정의하였다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하는 것이 아니라 과거의 데이터로부터의 학습을 통해 작업을 수행하는 방법을 컴퓨터에 가르치는 것이다. 머신러닝의 유형 머신러러닝은 아래와 같이 크게 3종류로 나눌수있다 지도학습 (Supervised Learning): 정답/오..