본문 바로가기

AI이야기147

인공지능 시대, 지식 계층 구조 이해하기: 다음 백과 vs 위키백과 비교 분석 한국어로 된 방대한 지식의 보고, 다음 백과사전과 위키백과의 역사와 미래를 들여다보세요! 다음과 위키백과는 한국 사회에서 지식 공유 문화를 꽃피우는 데 큰 역할을 했어요. 특히, 다음 백과사전은 한국 대표 포털 사이트인 다음에서 2008년부터 시작된 프로젝트로, 위키백과와 경쟁하며 한국어 지식 공유 운동을 이끌었죠. 위키백과는 전 세계 누구나 참여하여 정보를 만들고 수정할 수 있는 온라인 백과사전으로, 한국어판 역시 많은 사람들의 참여로 꾸준히 성장해왔고요. 오늘은 이 두 백과사전의 역사와 특징, 그리고 한국어 지식 공유의 미래를 살펴보면서 흥미로운 이야기들을 나눠보도록 할게요! 다음 백과사전 프로젝트: 위키백과와의 뜨거운 경쟁다음이 위키백과에 도전장을 내민 건 2008년이었어요. 다음 백과사전 프로젝트.. 2024. 11. 17.
파라미터 m의 비밀: AI 시대, 핵심 변수 이해하기! 파라미터 m은 수학, 물리학, 통계학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 변수 중 하나에요. 뭐, 어려운 말로 '매개변수'라고 부르기도 하는데, 솔직히 딱히 어려울 것도 없어요. 그냥 특정 값을 가지는 변수라고 생각하면 돼요. 마치 레시피에 들어가는 재료의 양처럼 말이죠. 이 파라미터 m이 어떤 값을 가지느냐에 따라 결과가 달라지는 거예요. 어려운 수식이나 복잡한 개념 없이, 파라미터 m의 핵심을 쉽고 명확하게 이해하도록 도와드릴게요! 수학에서의 파라미터 m: 기울기와 함수의 변화선형 방정식에서의 기울기파라미터 m은 수학에서 가장 먼저 만나게 되는 개념 중 하나인 선형 방정식에서 기울기를 나타내요.  선형 방정식은 흔히 y = mx + b 의 형태로 표현되는데요, 여기서 m이 바로 직선의 기울기를 .. 2024. 11. 17.
KNN 검색: 데이터 속 보물 찾기, 한계는? 데이터 세상에서 길을 잃지 않고 원하는 정보를 척척 찾는다면 얼마나 좋을까요? 마치 바늘 찾기처럼 숨겨진 패턴이나 유사한 데이터를 찾는 건 정말 쉽지 않죠. 하지만 걱정 마세요! 오늘 제가 소개할 KNN 검색은 마치 탐험가의 나침반처럼 데이터 속에서 원하는 정보를 효율적으로 찾아주는 멋진 도구랍니다. KNN 검색은 'K-Nearest Neighbors'의 약자로, 말 그대로 '가장 가까운 K개의 이웃'을 찾는 알고리즘이에요. 쉽게 말해, 특정 데이터와 비슷한 특징을 가진 다른 데이터들을 찾아주는 거죠. 어떻게 보면, 사람이 새로운 사람을 만났을 때 그 사람의 성격, 취향, 외모 등을 보고 '아, 저 사람은 왠지 000씨랑 비슷한 성격일 것 같아'라고 생각하는 것과 비슷하다고 볼 수 있어요. KNN 검색은.. 2024. 11. 17.
탐색 가능한 작은 세계(NSW): 상상으로 떠나는 마음 치유 여행 코로나19 팬데믹, 기억나세요? 갑자기 멈춰버린 일상, 좁아진 세상… 답답하고 힘들었던 시간들이었죠. 밖으로 나가는 것도 쉽지 않았고, 마음껏 떠나고 싶어도 갈 수 없는 현실에 답답함을 느꼈던 분들도 많으실 거예요. 하지만 인간의 마음은 정말 대단한 것 같아요. 이렇게 힘든 시기에도 희망을 찾고, 새로운 가능성을 탐색했으니까요. 바로 오늘 이야기할 '탐색 가능한 작은 세계(NSW)'와 '상상 모빌리티'가 그 희망의 씨앗이었죠. 탐색 가능한 작은 세계(NSW): 상상력으로 떠나는 마음의 여행NSW는 뭘까요? 쉽게 말해, 상상력과 모빌리티, 즉 이동성을 통해 우리 마음을 치유하는 방법을 연구하는 거예요. 팬데믹 때문에 실제로 여행을 떠나기 어려워지면서, 사람들은 마음속으로 여행을 떠나기 시작했어요. NSW는.. 2024. 11. 17.
AI 시대, 벡터 데이터베이스가 뭐길래? 핵심 개념과 활용법 완벽 정리! 세상이 급변하고 있어요. 챗GPT 같은 생성형 AI가 등장하면서 우리가 정보를 접하고 활용하는 방식이 완전히 바뀌고 있거든요.이제 단순히 정보를 찾는 것만으로는 부족해요. AI는 훨씬 더 똑똑해져서, 우리가 원하는 정보를 이해하고, 맥락을 파악해서, 딱 맞는 답변을 내놓을 수 있게 되었어요.하지만 AI가 이렇게 똑똑해지려면, 데이터를 '이해'할 수 있어야 한다는 점, 잊지 말아야 해요. 그러려면, 데이터를 벡터라는 형태로 바꿔줘야 하고요.바로 이 벡터를 저장하고, 효율적으로 활용할 수 있도록 도와주는 게, 오늘 우리가 파헤쳐볼 벡터 데이터베이스랍니다. 벡터 데이터베이스, 도대체 뭐길래?벡터 데이터베이스는 고차원 데이터를 벡터 형태로 저장하고, 유사성을 기반으로 검색하는 데 특화된 데이터베이스에요.음..... 2024. 11. 16.
딥러닝과 벡터 DB: AI 시대, 데이터 활용의 혁신을 이끌다! 인공지능 시대의 핵심 기술, 딥러닝과 벡터 데이터베이스의 만남! 요즘 인공지능(AI) 이야기가 참 많죠? 챗봇부터 이미지 생성까지, AI가 우리 삶 곳곳에 스며들고 있는 걸 보면 정말 신기해요. 이런 AI 기술의 핵심에는 딥러닝과 벡터 데이터베이스가 숨겨져 있다는 사실, 알고 계셨나요? 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 마치 사람처럼 학습하고 생각하도록 만드는 기술이고요, 벡터 데이터베이스는 이렇게 학습된 결과를 효율적으로 저장하고 활용하는 데 핵심적인 역할을 하는 데이터 저장소라고 할 수 있어요. 오늘은 이 두 기술이 어떻게 AI 시대를 이끌어가는지, 그리고 어떤 관계를 갖는지 자세히 알아보는 시간을 갖도록 할게요! 딥러닝: 데이터 속 패턴을 꿰뚫는 인공 신경망딥러닝은 컴퓨터가 방대한 데이터를 .. 2024. 11. 16.

티스토리툴바