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새로운 질문 15
머신러닝의 주요 목표는 무엇인가요?

컴퓨터가 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있도록 지원

명시적으로 프로그래밍하는 컴퓨터

복잡한 문제를 해결하기 위한 알고리즘 만들기

컴퓨터 하드웨어 개선

머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터와 경험을 통해 학습할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 머신 러닝 알고리즘은 새로운 데이터와 상황에 적응하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다2. 참조: 인공 지능(AI) | Oracle

새로운 질문 16
제너레이티브 AI는 다른 AI 접근 방식과 어떻게 다른가요?

생성형 AI는 기초 데이터를 이해하고 새로운 예제를 생성합니다.

생성형 AI는 의사 결정과 최적화에 중점을 둡니다.

생성형 AI는 학습을 위해 레이블이 지정된 결과물을 생성합니다.

생성형 AI는 텍스트 기반 애플리케이션에만 사용됩니다.

생성형 AI는 기존 데이터의 패턴과 구조를 기반으로 새로운 콘텐츠나 데이터를 생성하는 데 중점을 둔 인공지능의 한 분야입니다. 데이터를 인식, 분류 또는 예측하는 것을 목표로 하는 다른 AI 접근 방식과 달리, 제너레이티브 AI는 사실적이고 다양하며 새로운 데이터를 생성하는 것을 목표로 합니다. 제너레이티브 AI는 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오, 소프트웨어 코드, 제품 디자인 등 다양한 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI는 다양한 기술과 모델을 사용해 데이터를 학습하고 생성적 적대 신경망(GAN), 변형 자동 인코더(VAE), 확산 모델, 기초 모델 등 새로운 예제를 생성합니다. 생성 AI는 예술, 엔터테인먼트, 교육, 의료, 엔지니어링, 마케팅 등 다양한 영역과 산업에 걸쳐 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 참조: : 오라클 클라우드 인프라스트럭처 AI - 제너레이티브 AI, 제너레이티브 인공 지능 - 위키백과

새 질문 17
오라클 클라우드 인프라스트럭처에서 제공하는 NVIDIA GPU는 무엇입니까?

P200

A100

K80

오라클 클라우드 인프라스트럭처는 컴퓨팅 인스턴스를 위한 GPU 옵션 중 하나로 NVIDIA A100 텐서 코어 GPU를 제공합니다. NVIDIA A100 GPU는 다양한 AI 및 HPC 워크로드를 가속화할 수 있는 강력하고 다재다능한 GPU입니다. A100 GPU는 이전 세대 V100 GPU보다 최대 20배 높은 성능을 제공하며 멀티 인스턴스 GPU, 자동 혼합 정밀도, 스파스시티 가속12 등의 기능을 지원합니다. OCI Compute 베어메탈 BM.GPU4.8 인스턴스는 고속 NVIDIA NVLink 직접 GPU 간 인터커넥트를 통해 연결된 8개의 40GB NVIDIA A100 GPU를 제공합니다3. 이 인스턴스는 대규모 언어 모델, 컴퓨터 비전 모델 및 기타 복잡한 AI 작업의 훈련에 이상적입니다. 참조: 가속 컴퓨팅 및 오라클 클라우드 인프라(OCI) - NVIDIA, 오라클 클라우드 인프라에서 새로운 엔비디아 GPU 가속 컴퓨팅..., GPU, 가상 머신 및 베어 메탈 제공 | Oracle

새로운 질문 18
텍스트의 감정 파악 및 언어 간 텍스트 번역과 같은 작업과 관련된 AI 도메인은 무엇인가요?

자연어 처리

음성 처리

이상 징후 탐지

컴퓨터 비전

자연어 처리(NLP)는 텍스트의 감정을 파악하고 언어 간 텍스트를 번역하는 등의 작업과 관련된 AI 영역입니다. NLP는 컴퓨터가 텍스트나 음성과 같은 자연어 데이터를 처리하고 이해할 수 있도록 컴퓨터 과학, 언어학, 인공 지능을 결합한 학제 간 분야입니다. NLP에는 다음과 같은 다양한 기술과 애플리케이션이 포함됩니다:
텍스트 분석: 텍스트 데이터에서 키워드, 개체, 주제, 감정, 감정 등과 같은 의미 있는 정보를 추출합니다.
텍스트 생성: 요약, 캡션, 헤드라인, 스토리 등과 같은 정형 또는 비정형 데이터에서 자연어 텍스트를 생성합니다.
기계 번역: 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 자동적이고 정확하게 번역하는 기능입니다.
질문 답변: 지식창고 또는 문서 모음에서 자연어 질문에 대한 관련 답변을 검색합니다.
음성 인식: 음성 신호를 텍스트 또는 명령으로 변환합니다.
음성 합성: 텍스트를 자연스러운 음성의 음성 신호로 변환하는 기능입니다.
자연어 이해: 자연어 입력의 의미와 의도를 해석하고 적절한 응답을 생성하는 기능입니다.
자연어 생성: 일관성 있고 유창하며 문맥과 연관성이 있는 자연어 결과물을 생성합니다. 참조: : 자연어 처리란 무엇인가요? | IBM, 자연어 처리 - Wikipedia

새 질문 19
대규모 언어 모델(LLM)의 영역에서 '컨텍스트 내 학습'이란 무엇인가요?

제로 샷 학습을 통한 모드 교육!

다양한 작업에 대한 모델 훈련

사전 학습된 LLM의 동작을 영구적으로 수정하기

입력 프롬프트를 통해 대상 작업의 몇 가지 예를 제공합니다.

문맥 내 학습은 대규모 언어 모델의 능력을 활용하여 입력 프롬프트에 제공된 몇 가지 입력-출력 예제에서 학습하는 기법입니다. 이러한 예제를 조건화함으로써 모델은 작업과 원하는 출력의 형식을 추론하고 적절한 응답을 생성할 수 있습니다. 문맥 내 학습은 추가적인 훈련이나 모델 미세 조정이 필요하지 않으며 텍스트 요약, 질문 답변, 텍스트 생성 등과 같은 다양한 작업에 사용할 수 있습니다45. 인컨텍스트 학습은 숏샷 학습 또는 프롬프트 기반 학습이라고도 합니다. 참조: [2307.12375] 대규모 언어 모델의 문맥 내 학습으로 레이블 학습하기](https://arxiv.org/abs/2307.12375), [2307.07164] 대규모 언어 모델을 위한 문맥 내 예제 검색 학습하기](https://arxiv.org/abs/2307.07164)

새로운 질문 20
여러분은 딥러닝 연구팀의 수석 개발자로, 딥 뉴럴 네트워크의 훈련 속도를 개선해야 하는 임무를 맡고 있습니다. 훈련 프로세스를 가속화하기 위해 특수 하드웨어를 활용하기로 결정합니다.
딥러닝에서 모델 학습을 가속화하기 위해 일반적으로 사용되는 하드웨어 구성 요소는 무엇인가요?

SSD(솔리드 스테이트 드라이브)

그래픽 처리 장치(GPU)

RAM(랜덤 액세스 메모리)

중앙 처리 장치(CPU)

GPU(그래픽 처리 장치)는 대량의 데이터에 대해 병렬 연산을 수행할 수 있는 특수 하드웨어 구성 요소입니다. GPU는 많은 행렬 연산과 텐서 연산을 동시에 실행할 수 있기 때문에 딥 러닝에서 딥 뉴럴 네트워크의 학습을 가속화하는 데 널리 사용됩니다. GPU는 CPU만 사용할 때보다 학습 시간을 크게 단축하고 딥 러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다678. 참조: 머신러닝/인공지능을 위한 하드웨어 권장 사항, 인공지능을 위한 더 빠른 계산을 제공하는 새로운 하드웨어..., 머신러닝을 위한 최고의 하드웨어 - ReHack, 딥러닝 추론을 위한 하드웨어: 가장 좋은 것을 선택하는 방법 ...

새 질문 21
대규모 언어 모델(LLM)에서 토큰은 어떤 역할을 하나요?

모델 매개변수의 수치 값을 나타냅니다.

모델 신경망의 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다.

모델에 의해 처리되는 동안 텍스트 조각이 분할되는 개별 단위입니다.

모델의 메모리 크기를 결정합니다.

토큰은 대규모 언어 모델에서 텍스트를 표현하는 기본 단위입니다. 토큰은 단어, 하위 단어, 문자 또는 기호일 수 있습니다. 토큰은 입력 텍스트를 모델의 신경망에서 처리할 수 있는 숫자 벡터로 인코딩하는 데 사용됩니다. 토큰은 또한 어휘 크기와 모델의 최대 시퀀스 길이를 결정합니다3. 참조: 오라클 클라우드 인프라스트럭처 2023 AI 파운데이션 어소시에이트 | 오라클 대학교

새 질문 22
텍스트에서 오디오를 생성하는 AI 작업에는 어떤 것이 있나요?

텍스트 음성 변환

오디오 녹음

음성 인식

텍스트 요약

텍스트 음성 변환(TTS)은 텍스트로부터 오디오를 생성하는 AI 작업입니다. TTS는 자연스러운 음성을 사용하여 텍스트를 음성 오디오로 변환하는 기술입니다. TTS는 PDF, 웹사이트, 책, 이메일 등 모든 텍스트 데이터를 소리내어 읽을 수 있으며, 서면 콘텐츠에 액세스할 수 있는 청각적 형식을 제공합니다. TTS는 접근성, 편의성, 멀티태스킹, 학습, 엔터테인먼트 등 다양한 이유로 텍스트 데이터를 들어야 하는 모든 사람에게 유용할 수 있습니다. TTS는 다음과 같은 다양한 기술과 모델을 사용하여 텍스트 데이터에서 음성을 생성합니다:
연결 합성: 텍스트의 음성 단위를 기반으로 미리 녹음된 사람의 음성 세그먼트를 결합하는 기능입니다.
파라메트릭 합성: 통계 모델을 사용하여 텍스트에서 파생된 음향 파라미터로부터 음성 신호를 생성합니다.
신경합성: 심층 신경망을 사용하여 텍스트와 음성 특징 간의 매핑을 학습하고 고품질 음성 신호를 생성합니다.
표현 합성: 음성 출력에 감정이나 스타일을 추가하여 더욱 자연스럽고 매력적인 음성을 만들 수 있습니다. 참조: : 텍스트 음성합성 AI: 실제와 같은 음성 합성 | Google Cloud, 텍스트 음성합성 - Wikipedia

새 질문 23
오라클 클라우드 인프라 이상 징후 탐지 서비스는 사기 탐지에 어떻게 기여하나요?

데이터의 비정상적인 패턴을 식별하여

텍스트 감성을 분석하여

텍스트에서 음성 언어를 생성하여

음성 언어를 전사하여

오라클 클라우드 인프라 이상 징후 탐지는 단변량 및 다변량 시계열 데이터에 대한 실시간 및 일괄 이상 징후 탐지 기능을 제공하는 AI 서비스입니다. 조직은 간단한 사용자 인터페이스를 통해 이상 징후를 감지하고 비정상적인 행동, 추세의 변화, 이상값 등을 식별하는 모델을 생성 및 학습할 수 있습니다. 이상 징후 탐지는 거래, 로그, 센서 또는 고객 행동과 같은 다양한 소스의 데이터를 분석하고 의심스러운 활동이나 사기 활동이 감지되면 사용자에게 알림을 전송하여 사기 탐지에 기여할 수 있습니다2. 참조: 이상 징후 탐지 | Oracle

새 질문 24
대규모 언어 모델을 미세 조정하는 목적은 무엇인가요?

모델의 매개변수 수를 줄이려면

모델 아키텍처의 복잡성을 높이려면

특정 작업에 대해 모델의 기능을 전문화하려면 다음과 같이 하세요.

모델 과적합을 방지하려면

미세 조정은 사전 학습된 대규모 언어 모델을 시작점으로 삼아 새로운 작업과 데이터 세트에서 모델 매개 변수를 업데이트하는 프로세스입니다. 미세 조정을 통해 모델이 새 작업의 특정 컨텍스트와 도메인에 적응하고 성능과 정확도를 개선할 수 있습니다. 미세 조정은 텍스트 분류, 명사 인식, 기계 번역과 같은 특정 작업에 맞게 모델의 기능을 사용자 지정하는 데 사용할 수 있습니다82. 미세 조정은 전이 학습 또는 작업 기반 학습이라고도 합니다. 참조: 대규모 언어 모델 미세 조정을 위한 전체 가이드, 대규모 언어 모델 미세 조정 - DeepLearning.AI

새 질문 25
이미지의 힘 인식 및 물체 분류와 같은 작업과 관련된 AI 영역은 무엇인가요?

컴퓨터 비전

이상 징후 탐지

음성 처리

자연어 처리

컴퓨터 비전은 이미지에서 얼굴을 인식하고 사물을 분류하는 등의 작업과 관련된 AI 영역입니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터와 시스템이 디지털 이미지, 동영상 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 도출하고 해당 정보를 기반으로 조치를 취하거나 추천을 내릴 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 컴퓨터 비전은 픽셀, 색상, 모양, 질감 등의 시각적 데이터에 머신러닝과 딥러닝 모델을 적용하여 다양한 용도로 사용할 수 있는 특징과 패턴을 추출하는 방식으로 작동합니다. 컴퓨터 비전의 일반적인 기술과 응용 분야는 다음과 같습니다:
얼굴 인식: 얼굴 특징을 기반으로 사람의 신원을 식별하거나 확인합니다.
객체 감지: 이미지 또는 동영상에서 관심 있는 객체를 찾아 라벨을 붙입니다.
객체 인식: 사물을 동물, 차량, 과일 등과 같이 미리 정의된 카테고리로 분류합니다.
장면 이해: 위치, 시간, 날씨, 활동 등과 같은 시각적 장면의 맥락과 의미를 분석합니다.
이미지 분할: 이미지를 색상, 질감, 모양 등과 같은 유사한 특성을 공유하는 여러 영역으로 분할하는 작업입니다.
이미지 향상: 필터, 변형 또는 보정을 적용하여 이미지의 품질이나 모양을 개선하는 작업입니다.
이미지 생성: 스케치, 캡션 또는 속성 등 일부 입력 데이터를 기반으로 처음부터 사실적이거나 양식화된 이미지를 생성합니다. 참조: : 컴퓨터 비전이란 무엇인가요? | IBM, 컴퓨터 비전 - 위키백과

새 질문 26
병원 입원 시 환자의 질병 중증도를 예측하는 시스템을 개발하려는 의료 기관의 프로젝트에 참여하고 있습니다. 병력과 활력 징후에 따라 환자를 저위험, 중등도 위험, 고위험의 세 가지 범주로 분류하는 것이 목표입니다.
이 시나리오에서는 어떤 유형의 지도 학습 알고리즘이 필요합니까?

클러스터링

회귀

이진 분류

다중 클래스 분류

다중 클래스 분류는 출력 변수에 두 개 이상의 클래스가 있기 때문에 이 시나리오에서 필요한 지도 학습 알고리즘의 한 유형입니다. 다중 클래스 분류는 인스턴스를 세 가지 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 문제입니다. 예를 들어, 병력과 활력 징후에 따라 환자를 저위험, 중등도 위험, 고위험으로 분류하는 것은 각 환자가 이 세 가지 클래스 중 하나에만 속할 수 있기 때문에 다중 클래스 분류 문제입니다. 다중 클래스 분류는 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM(서포트 벡터 머신), k-NN(k-최근접 이웃), 나이브 베이즈, 로지스틱 회귀, 신경망 등과 같은 다양한 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있습니다. 이러한 알고리즘 중 일부는 다중 클래스 문제를 자연스럽게 처리할 수 있지만, 다른 알고리즘은 1 대 1 또는 1 대 나머지와 같은 전략을 사용하여 조정해야 합니다. 참고: : 다중 클래스 분류 - Wikipedia, 다중 클래스 분류 - 머신 러닝으로 설명하기

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