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AI이야기147

인공지능 평가의 핵심, 사람이 직접 평가하는 방법은? 인공지능(AI) 시대에 접어들면서 우리 삶의 많은 부분이 자동화되고 있습니다. 챗봇과 같은 대화형 에이전트부터 기계 번역, 이미지 인식까지, 인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 있죠. 하지만 이러한 인공지능 시스템이 제대로 작동하고 있는지, 우리가 기대하는 수준의 성능을 보여주는지 평가하는 것은 쉽지 않습니다. 그래서 오늘은 인공지능 시스템의 성능을 평가하는 여러 방법 중에서도 가장 기본적이면서도 중요한 '사람이 직접 평가하는 방식'에 대해 자세히 알아보려고 합니다. 인공지능 시스템을 평가하는 다양한 방법 중 사람이 직접 평가하는 방식은 어떤 장점과 단점을 가지고 있을까요? 또 어떤 분야에서 주로 사용되고 있을까요? 함께 살펴보면서 궁금증을 해소해 보도록 하죠! 사람이 직접 평가하는 방식이란 무엇일까요?.. 2024. 11. 21.
LLM 평가: 인공지능 모델 실력 제대로 파악하기, 어떻게? LLM(대규모 언어 모델)이 점점 더 똑똑해지고, 우리 일상생활 곳곳에 스며들면서 이들의 능력을 제대로 평가하는 게 중요해졌어요. 챗봇, 번역기, 작문 도우미… 이런 LLM 기반 서비스를 써보면서 ‘어? 이거 좀 엉뚱한데?’ 혹은 ‘생각보다 괜찮네!’라고 느껴본 적 있으실 거예요.  하지만 LLM의 성능을 겉으로만 보고 판단하기엔 아쉬운 부분이 있죠. 과연 이 똑똑한 녀석들의 실력을 어떻게 제대로 평가할 수 있을까요? 오늘은 LLM의 능력을 다각적으로 평가하는 방법들을 꼼꼼히 파헤쳐 보도록 할게요! LLM 평가, 왜 중요할까요?요즘 세상에 LLM 없는 삶은 상상도 안 될 만큼, 우리 삶 곳곳에 깊숙이 들어와 있잖아요. 그런데 이렇게 중요한 역할을 하는 LLM이 제대로 작동하지 않거나, 잘못된 정보를 제공.. 2024. 11. 21.
실험 관리, AI 시대 연구 성공 전략: 오류 줄이고 신뢰도 UP! 실험 관리 도구 및 소프트웨어 활용 시 유의사항이러한 도구와 소프트웨어들을 활용할 때는 몇 가지 주의해야 할 점들이 있어요.  실험 결과, 엉망진창이 되는 경우가 종종 있죠? 혹시 실험 계획 단계에서 뭔가 놓친 건 아닌지, 실험 과정에서 예상 못한 변수가 생긴 건 아닌지, 아니면 데이터 분석을 제대로 못해서 꼬인 건 아닌지... 괜히 밤잠 설치고, 머리 쥐어뜯는 경험, 다들 한 번쯤은 있으실 거예요. 이런 좌절을 막고, 실험 결과를 믿을 수 있게 만들어주는 마법 같은 비결이 뭘까요? 바로 실험 관리에요! 오늘은 여러분의 소중한 시간과 노력을 허투루 쓰지 않도록, 실험 관리의 중요성부터 실험 전 과정을 꼼꼼하게 관리하는 방법, 그리고 실험 관리에 도움을 주는 도구와 소프트웨어까지, 속속들이 파헤쳐 보는 시.. 2024. 11. 20.
AI 모델 선택 고민? 상업용 vs 오픈소스, 뭘 써야 할까요? AI 시대, 챗봇부터 이미지 생성까지 다양한 분야에서 AI 모델이 활용되고 있어요. 막상 AI 모델을 사용하려고 하니 '상업용 모델'과 '오픈소스 모델' 중 어떤 걸 선택해야 할지 고민이시죠? 둘 다 매력적인 장점을 가지고 있지만, 각각의 특징과 단점을 잘 이해해야 나에게 딱 맞는 모델을 선택할 수 있답니다. 오늘은 상업용 모델과 오픈소스 모델의 특징을 꼼꼼히 비교해보고, 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택하는 게 좋을지 알려드릴게요! 상업용 모델: 안정성과 전문성을 원한다면?상업용 모델은 말 그대로 돈을 주고 구매해서 사용하는 AI 모델이에요. 구글, 마이크로소프트, 네이버와 같은 대기업에서 개발하고 제공하는 경우가 많죠. 덕분에 탄탄한 기술력과 안정적인 서비스를 기대할 수 있어요. 💸 비용: 돈이 좀 .. 2024. 11. 20.
모델 저장소 활용법: AI 모델 관리, 효율적인 배포 전략 모델 저장소가 뭐냐고요? 음… 쉽게 말해서, 기계 학습 모델을 안전하게 보관하고, 필요할 때마다 꺼내 쓸 수 있도록 관리하는 창고라고 생각하면 돼요. 요즘 기계 학습 모델 개발이 엄청나게 핫하잖아요? 그러다 보니 여러 버전의 모델이 만들어지고, 이걸 어떻게 효율적으로 관리해야 할지 고민하는 분들이 많을 거예요. 딱 그럴 때 필요한 게 바로 모델 저장소랍니다. 어떤 점이 중요할까요? 기계 학습 모델은 개발 과정에서 계속해서 업데이트되고, 개선되면서 여러 버전으로 만들어지죠. 이런 모델들을 제대로 관리하지 않으면, 나중에 어떤 모델이 어떤 버전이고, 어떤 성능을 가졌는지 헷갈릴 수밖에 없어요. 마치 옷장에 옷이 잔뜩 쌓여 있는데, 뭘 입어야 할지 몰라서 난감한 상황과 비슷하다고나 할까요? 모델 저장소는 이런.. 2024. 11. 20.
MLOps: AI 모델 실전 배포, 이제 쉽게 관리하세요! 머신러닝 모델을 개발하는 것만큼이나 중요한 게 바로 실제 서비스 환경에 배포하고 꾸준히 관리하는 일이라는 거, 알고 계셨나요?요즘 핫한 MLOps는 바로 이 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 그리고 운영까지 전 과정을 효율적으로 관리하는 방법론이에요.데이터 과학자들이 만든 멋진 모델이 실제 세상에서 제대로 빛을 발휘할 수 있도록 돕는, 마치 모델의 '비서' 같은 역할을 한다고 생각하면 돼요.  MLOps를 제대로 이해하면, 머신러닝 프로젝트의 성공 가능성을 높이고, 낭비되는 시간과 자원을 줄일 수 있답니다. MLOps란 무엇일까요?MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델 개발과 운영을 하나로 연결해주는 일종의 '교량' 역할을 해요.데이터 과학자들이 만든 모델이 실제 서.. 2024. 11. 20.

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