Streamlit 소개 안녕하세요, 테크씬입니다. Streamlit은 데이터 과학자와 개발자가 파이썬 스크립트를 인터랙티브 하고 사용하기 쉬운 웹 애플리케이션으로 빠르게 변환할 수 있게 도와주는 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 도구는 빠른 프로토타이핑과 데이터 분석 프로젝트의 시각화에 탁월하며, 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 통해 데이터를 쉽게 공유할 수 있게 해 줍니다. Streamlit 활용 방법 설치 및 실행 Streamlit을 설치하는 것은 매우 간단합니다. 파이썬 환경에서 'pip install streamlit' 명령어를 실행하면 라이브러리가 설치됩니다. 설치 후 파이썬 스크립트를 작성하여 데이터 시각화, 사용자 입력 위젯 등을 추가할 수 있습니다. 스크립트가 준비되면 터미널에서 'strea..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 데이터 분석가, 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트는 모두 데이터를 활용해 가치를 창출하지만, 그들이 처리하는 데이터의 복잡성, 사용하는 도구 및 기술, 그리고 풀어야 하는 문제의 복잡성에 따라 역할이 크게 다름 데이터 분석가는 기본적인 통계 및 데이터 처리 능력이 필요하고, 빅데이터 분석가는 빅데이터 플랫폼과 프로그래밍 능력을 필요로 함. 데이터 사이언티스트는 고급 프로그래밍, 머신러닝 및 AI, 수학 및 통계에 대한 깊은 이해가 필요함 이들은 모두 다양한 도구와 기술을 활용하여 기업이 데이터 주도적인 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 핵심 역할을 함. 이를 이해하는 것이 현대 사회에서 필수적임 안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다! 오늘은 '데이터'와 관련된 직업..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 데이터 라벨링(Data Labeling)은 기계 학습 모델이 데이터를 이해하고 예측하는 데 필수적입니다. 이는 구글의 이미지 검색과 같은 실제 사례에서 볼 수 있습니다. 대량의 데이터를 처리하고 정확한 라벨을 붙이는 것은 도전적이죠. 하지만, 자동화와 AI의 발전으로 이 도전을 극복하고 있습니다. 미래에는 더욱 정교하고 다양한 데이터 유형의 라벨링이 가능해질 것입니다. 데이터 라벨링은 AI의 성능 향상, 효율적인 의사결정, 그리고 새로운 기술의 가능성을 열어줍니다. 꼭, 알아야 하죠! 안녕하세요, 테크씬입니다! 오늘은 우리 일상에 미치는 영향을 무시할 수 없는 주제, '데이터 라벨링'에 대해 이야기해보려 합니다. 이 주제가 왜 중요한지, 그리고 어떻게 우리의 미래..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." GPT와 LLM은 모두 AI 기반 언어 모델(or 알고리즘)로, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연스럽게 새로운 텍스트를 생성함. GPT는 특정 맥락에 따라 텍스트를 생성하며, LLM은 더 큰 데이터셋에서 학습한다는 차이 ChatGPT는 GPT 방법론을 기반으로 한 대화형 AI '상용 서비스'로, 사용자와 자연스럽고 유익한 대화를 제공하는 것을 목표로 함. 이는 고객 서비스, 교육, 게임 등 다양한 분야에 활용되고 있음 GPT, LLM, ChatGPT의 관계와 차이점: GPT와 LLM은 AI의 언어 이해와 생성 능력에 초점을 맞춘 기술이며, 크기와 적용 분야에서 차이가 있음. ChatGPT는 이들 기술을 기반으로 하되, 사용자와의 대화에 특화되어 있음 안녕하세요..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." LLM과 생성형 AI 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 빠르고 고품질로 생성 활용 사례: 콘텐츠 제작, 고객 지원, 창작적 활동 등 직업 변화 AI 기술 발전으로 인해 일부 직업은 자동화되거나 대체되며 새로운 직업이 등장 영향받는 분야: 기술 및 IT, 금융 및 법률, 교육 및 의료 등 변화 대응 지속적인 학습과 창의력, 유연성을 강조 정부와 기업의 역할: 교육 및 재교육 프로그램 지원, 사회 안전망 구축, 데이터 보안 및 개인정보 보호, 기술의 부정확한 사용에 대한 규제 등 필요 안녕하세요, 테크씬입니다! 최근 인공지능(AI)의 발전으로 우리의 삶은 급속하게 변화하고..
테크씬의 Hot Tech 뉴스 떠먹이기 ! 안녕하세요, 테크씬입니다. Google은 최근 기후 변화로 인한 폭염에 대처하기 위한 AI 기반 계획 도구를 개발했습니다. 이 도구는 열섬을 식별하고, '트리 캐노피' 범위를 모니터링하며, 긴급 알림을 통해 필수 정보를 제공하는 데 중점을 둡니다. Google의 Environmental Insights Explorer(환경 인사이트 탐색기) 앱에서 주목할 만한 기능인 '트리 캐노피'는 AI와 항공 이미지를 사용하여 더 시원한 도시를 유지하기 위한 도시 내 숲 조성 방안을 이해하고 전략을 수립합니다. 이는 도시 내 녹지율을 높여 더 시원한 도시를 유지하는 데 중점을 둡니다. 트리 캐노피 기능은 애틀랜타, 시드니, 리스본, 파리를 포함한 전 세계 약 350개 도시로..
테크씬의 Hot Tech 뉴스 떠먹이기! 안녕하세요, 테크씬입니다. 초파리 애벌레의 뇌에 대한 상세한 뉴런 지도를 만든 것은 신경과학 연구에 중요한 과제입니다. 이 지도는 3,016개의 뉴런과 548,000개의 시냅스의 배선을 보여 주며, 뉴런 간의 연결에 대한 전례 없는 수준의 세부 정보를 제공합니다. 과학자들은 이전에 다양한 동물의 뇌 구조를 지도화했지만, 이 새로운 지도는 뉴런 간의 연결에 대한 전례 없는 수준의 세부 정보를 제공하는 가장 복잡한 지도이기 때문이죠. 뇌의 작동을 이해하는 것은 AI Networ를 개선하는 것부터 시작해서, 신경 장애 치료법 개발에 이르기까지 다양한 잠재적 응용 분야가 있습니다. 이 때문에 매우 중요한 연구 분야이죠. 이 연구는 뇌가 정보를 처리하는 방식을 더 잘 이해..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 팔란티어는 데이터 통합/분석을 전문으로 하는 기술 회사입니다. 팔란티어의 핵심 역량에는 데이터 통합 및 분석, 협업 워크스페이스, 개인정보 보호 및 보안이 포함됩니다. 팔란티어 솔루션은 정형/비정형 데이터 모두에서 작동하도록 설계되어 다용도로 유연하게 사용할 수 있습니다. 주요 솔루션으로는 팔란티어 사이버, 고담, 파운드리, 아폴로 등이 있습니다. 팔란티어의 주요 경쟁업체는 IBM, SAP, Oracle입니다. 팔란티어는 이들과 경쟁하며 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 차별화합니다. 팔란티어는 미국 국방부, FBI, CIA와 같은 유명 고객과 협력해 왔습니다. 향후 팔란티어가 개발할 수 있는 기능으로는 향상된 머신 러닝 및 AI 기능, 향상된 자연어 처리 기..
테크씬의 Hot Tech 뉴스 떠먹이기! 최근 꽤 많은 사기범이 AI를 이용해 곤경에 처한 가족을 사칭하고 돈을 송금하도록 속이고 있습니다. 사기범들은 사랑하는 사람이 어려움에 부닥쳤을 때 도와주고 싶은 사람들의 마음을 악용해 사기를 칩니다. 이때 정교한 AI 기술을 이용해 사칭 전화를 걸고 있습니다. 최근에는 AI를 통해 사람의 목소리를 정확하게 복제할 수 있고 다양한 질문과 상황에 지능적으로 대응하도록 프로그래밍할 수 있기 때문에 이러한 사기가 더욱 그럴듯하게 느껴집니다. 노인 부부인 루스와 그렉은 손자를 사칭하며 현금을 요구하는 전화를 받은 후 이 사기의 희생양이 되었습니다. 특히 노년층은 기술에 익숙하지 않고 가족이라고 주장하는 사람을 쉽게 신뢰하기 때문에 이러한 유형의 사기에 취약할 수 있습니다..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 기존의 AI 모델 혹은 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요했기 때문에 일부 애플리케이션 혹은 시스템에 적용하는 것은 매우 현실성이 없다는 이론이 팽배했음 Few Shot 러닝과 Zero Shot 러닝은 머신러닝 모델이 제한된 데이터로 학습하고 충분한 샘플이 없이도 새로운 클래스 혹은 카테고리를 분별해 낼 수 있도록 하는 대체적이고 새로운 머신러닝 기법임 해당 방법론은 여러 장점을 지니며 다양한 영역에 적용되고 있음. 예컨대, Google, Airbnb, Apple과 같은 회사에서 이를 자사 제품에 성공적으로 적용함으로써 기존에 적용 불가했던 머신 러닝 기법을 혁신하고 경쟁 우위를 강화함 AI(인공지능)와 머신 러닝은 자율 주행 자동차에서 의..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 디지털 트랜스포메이션(DX)은 다양한 디지털 기술을 비즈니스의 모든 영역에 적용/통합하여 기업의 비즈니스 운영 방식과 고객에게 가치를 제공하는 방법 자체를 혁신하는 것임 기존의 비즈니스 모델로는 더 이상 기술 발전의 속도를 따라잡을 수 없기 때문에, 기업은 기존에 고수해 온 전략을 조정하고 발전시키는 것이 필수적임 디지털 혁신을 달성하기 위해서는 강력한 리더십과 비전, 혁신 문화, 기술에 대한 접근성, 데이터 기반 의사결정, 기술 기업 및 이해 관계자와의 파트너십이 필요함 예컨대, 시장 선도 기업이었던 블록버스터와 KODAK이 디지털 기술을 수용하지 못해 사라진 사례에서 알 수 있듯이, DX를 수용하지 못하는 기업은 경쟁업체에 뒤처지고 시장 점유율을 잃을 위험이 ..
1. 디지털화의 가속화 (DX), 새로운 직업들 지난 10년간, 특히 지난 5년간 세상은 급격히 변화하면서 삶과 일의 중심부가 디지털화되고 축이 변화하는 DX(Digital Transformation, 디지털 전환)를 경험하고 있습니다. 이제 DX와 관련이 없는 것이 없을 정도로 이곳저곳에서 이러한 현상이 일어나고 있죠. DX은 디지털 기술을 사용하여 조직이 운영되고 고객에게 가치를 제공하는 방식을 근본적으로 바꾸는 과정입니다. 효율성을 개선하고 성장을 촉진하기 위해 Business Model, 프로세스, 데이터, 분석 및 자동화 사용의 변화가 수반됩니다. 여기에는 기존 매뉴얼 프로세스의 자동화, 의사 결정을 주도하기 위한 데이터 분석 도입, 새로운 디지털 제품 및 서비스 개발 등이 포함되죠. 궁극적으로..
1. AI, 머신러닝, 딥러닝, 그리고 그 관계 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)은 모두 우리가 일상을 살아가는 방식, 그리고 일하는 방식을 바꿀 수 있는 기술이며, 이는 높은 잠재력을 뽐내며 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 용어들은 많은 사람들 사이에서 구분되지 않고 사용되지만, 사실 뚜렷하게 구분되며 명확한 차이를 갖고 있죠. 이 포스팅의 목적은 AI, ML 및 DL에 대한 포괄적인 개요를 제공하고 독자들이 이러한 기술 간의 차이점을 이해하도록 돕고자 합니다. a. AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계 정의 간단히 요약하면 다음과 같습니다. 인공지능(AI) > 머신러닝(ML) > 신경망 계열 ML 기법 > 딥러닝(DL) 많은 이들이 AI, ML, DL이 각기 완전히 다른 기법 혹은 방법론..