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영화로운 AI ep.1 | 영화 <듄(Dune)>과 AI의 미래 영화로운 AI 를 시작하며 초창기 영화는 현실을 있는 그대로 기록한 ‘움직이는 사진’에 지나지 않았습니다. 2차원의 평면 안에서 사람이 생생하게 움직이니까 관객들은 신기하고 놀라웠겠지만 그리 재미있지는 않았을 겁니다. 스토리텔링이 없었기 때문입니다. 마술사였던 조르주 멜리에스는 이야기 매체로서 영화가 가진 무궁무진한 가능성을 누구보다 먼저 알아챘습니다. 그가 만들어 1902년에 개봉한 은 최초로 10분이 넘는 이야기 구조를 갖춘 영화였고 큰 인기를 얻었습니다. 제목에서도 알 수 있듯이 은 SF(Science Fiction)입니다. 탄생 초기부터 영화는 미래를 상상하고 스크린에 옮긴 것입니다. 돌이켜보면 영화에서 실감나게 표현된 미래 사회의 모습이 실제 현실이 된 경우가 셀 수 없이 많습니다. 근대 이전의.. 2024. 2. 29.
AI SEOUL 2024 엑셈 참가 | 그리고 엑셈이 연구하는 AI 큐리 21세기를 대표하는 키워드를 꼽자면, 코로나 19와 AI를 말할 수 있을 것 같습니다. 코로나 19가 휩쓸고 간 자리에 AI가 꽃피우며, 꽃씨가 퍼지는 것만큼이나 순식간에 그 영향력이 확대되고 있습니다. “AI, 일상과 사회 그리고 내일을 바꾸다” AI SEOUL 2024가 지난 1일 서울 시청에서 열렸습니다. AI SEOUL은 서울시가 주최하고 서울AI허브가 주관해 매년 열리는 글로벌 AI 콘퍼런스로, 올해 6회차 맞는 권위있는 행사입니다. 국내외 석학 및 전문가들과 함께 AI 최신 동향과 미래 방향성을 공유하는 자리입니다. 이 날 행사에는 딥러닝 창시자인 요슈아 벤지오 교수가 축사하고, AI 교과서라 불리는 ‘어떻게 인간과 공존하는 인공지능을 만들 것인가’의 저자이자, 세계적으로 권위있는 AI 석학 .. 2024. 2. 29.
왕푸짐 이벤트 | 나만의 AI 활용법 2024년 10대 트렌드 키워드에 대해 일목요연하게 정리해드린 적이 있었습니다. (놓치신 분들은 여기 클릭) 그 중에서 특히 생성형 AI와 '티키타카'를 하는 게 프롬프트라고 알려드렸죠. 가면갈수록 생성형 AI가 우리의 삶의 많은 부분에 침투해 있다는 생각이 들었습니다. 그래서, 떼려야 뗄 수 없는 각종 생성형 AI를 어떻게 활용하고 계시는지, 삶에 어떤 영향을 미치고 있는지 여러분들의 이야기가 궁금합니다. 이번달 왕푸짐에서 특별한 이벤트를 준비했습니다. 아래 안내를 보시고 많은 참여 부탁 드려요. 이벤트 안내 내가 사용하고 있는 생성형 AI툴이 무엇이고, 어떻게 활용하고 있는지를 공개 댓글로 작성해 주세요. 경품 수령(모바일 쿠폰)을 위한 이름 / 연락처를 비밀 댓글로 남겨주세요. 이벤트 기간: 2/2.. 2024. 2. 29.
2024 본부별 목표 | 올해도 든든합니다 기존 제품 강화를 통해 1위를 지켜내는 것, 새로운 시대를 향한 공격적인 도전과 신제품 개발, 다양한 사업 기회 창출을 통한 매출 증대는 2024년 엑셈의 강력한 목표입니다. 엑셈은 지속해서 세상이 원하는 제품을 만들어 낼 수 있는 단단한 기반을 가진 회사입니다. 기업 핵심 가치를 바탕으로 직원들의 전문성을 끌어올리고, 좋은 제품을 통해 고객에게 긍정의 경험을 제공하는 선순환 구조를 가진 엑셈의 역량이 올 해도 세상에 바람직한 영향력을 미칠 것 같습니다. 2024 CES에서 화두가 되었던 AI라는 키워드가 엑셈 시무식에도 등장했습니다. 포인트 솔루션 시장에서 지속해서 높은 성장률과 이익률을 기록해온 엑셈이 시대의 변화에 발맞춰 통합 모니터링 솔루션 exemONE을 준비하고 있고, 지속 연구하고 시도하는 .. 2024. 1. 25.
Chapter 4-4. Seq2Seq Seq2Seq란? Seq2Seq, 즉 Sequence-to-Sequence는 인코더-디코더 형태의 구조로 이루어져 있어 sequence 형태의 데이터를 처리하는 모델이다. 인코더 : 입력 시퀀스로부터 정보를 압축하여 고정된 크기의 문맥 벡터로 변환하는 역할 디코더 : 인코더가 전달한 문맥 벡터를 기반으로 출력 시퀀스를 순차적으로 생성하는 역할 그래서 Seq2Seq는 기존의 단순히 LSTM, GRU로만 구성된 모델들에 비해 sequence 데이터를 처리하는 데에 있어 대부분 더 좋은 성능을 발휘하게 된다. Seq2Seq 구조의 종류 Seq2Seq의 구조는 모델 각각의 입 / 출력 형태에 따라 다양한 종류로 나뉘게 된다. one-to-many : vector 형태의 데이터를 입력하여 sequence 형태의 .. 2023. 11. 30.
Chapter 3-8. 비지도 학습 Chapter 3-8. 비지도 학습 대부분의 흔히 알고있는 머신러닝 알고리즘은 지도 학습 기반의 알고리즘입니다. 이는 이전 챕터들에서도 소개되었지만, 데이터에 정답(레이블)이 알고 있는 상태로 학습을 하는 방식입니다. 본 챕터에서는 지도 학습과 상반되는 비지도 학습이 무엇이며, 왜 필요한지 그리고 어떤 문제에 적용하여 사용할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. 현실 세계에서 우리가 다룰수 있는 대부분의 데이터들은 정답(레이블)이 없는 데이터입니다. 그렇다면 어떻게 대부분의 지도 학습에 적용될 수 있었을까요? 이는 사람이 직접 데이터에서 라벨링 처리 과정을 수행했기 때문입니다. 이는 굉장히 비효율적이고 사람이 직접 수행하다보니 실수도 발생할 수 있고 또 많은 비용들이 발생하게 됩니다. 그렇기때문에 라벨링 처.. 2023. 7. 26.
Chapter 3-7. GAM 이론 및 실습 Chapter 3-7. GAM 이론 및 실습 일반적인 선형 회귀분석은 모형의 단순성으로 인해 해석과 추론이 쉽다는 장점이 있으나 예측력이라는 중요한 부분에서 한계를 가진다. 선형모형은 회귀 문제에서 독립변수와 예측변수가 선형적 관계가 있다고 가정한다. 이러한 가정이 맞는 경우도 있지만 부정확한 경우도 얼마든지 존재한다. 일반화 가법 모형(Generalized Additive Model)은 선형 가정을 완화시키는 가장 강력한 추론 방법이다. 일반화 가법 모형과 선형회귀 모형의 차이를 간단한 예제를 통해 설명하겠다. R MASS 패키지에 포함되어 있는 mcycle 데이터는 모터사이클 사고 모의실험을 통해 머리의 가속과 감속을 측정한 자료이다. 해당 데이터에서 times 필드는 충돌 후 시간(millsecon.. 2023. 6. 29.
Chapter 3-6. 차원 축소 Chapter 3-6. 차원 축소 머신러닝에 대해 공부하다 보면 차원의 저주 (Curse of Dimension) 라는 이야기를 종종 보게 될 것이다. 본 챕터에서는 "차원의 저주" 란 무엇인지 설명하고, 이 문제를 해결하기 위한 차원 축소 기법에 대해서 알아보도록 하자. 차원의 저주 (Curse of Dimension) 현실 세계에서 우리가 다루게 될 데이터는 굉장히 다양하고 많은 특성들을 가지고 있다. 예를 들어, "영화"라는 데이터를 예시로 설명하자면, "영화"라는 데이터를 나타내기 위한 특성으로는 영화의 제목, 개봉 시기, 장르, 감독, 배우, 예산, 시리즈 유무, 평점, 누적 관객 수, 수익 등 수 많은 특성들이 존재한다. 데이터 특성의 수가 많다라는 것은 머신러닝 학습 시 훈련 시간의 증가와 .. 2023. 5. 25.
Chapter 3-5. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) Chapter 3-5. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신은 선형/비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색 등에 사용할 수 있는 다목적 머신러닝 모델이다. 분류 문제에 많이 쓰이며, 중간 크기의 데이터셋에 적합한 모델이다. 지금부터 서포트 벡터 머신의 이론에 대해 알아보고 실습을 통해 분류 및 회귀에서 어떻게 사용하는지 알아보자. SVM의 아이디어와 자세한 수식 및 원리에 대해 분류 모델을 중심으로 먼저 알아보고, 회귀 모델의 원리에 대해 공부해보자. SVM의 기본 개념은 그림 1 와 같이 두 샘플 사이에 선을 그어, 그 선의 폭이 최대가 되도록 하여 두 샘플을 구분한다. 조금 더 자세히 설명하자면, 샘플이 특성을 정의하는 n 개의 변수들로 표현된다고 할 때, 샘플들.. 2023. 4. 27.