<인사이트> 생성형 AI와 클라우드 기술이 혁신하는 교육 생태계

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 교육 분야는 생성형 AI와 클라우드 컴퓨팅의 결합으로 큰 변화를 맞이하고 있습니다. 오늘은 생성형 AI와 클라우드 기술이 어떻게 교육 시장을 변화시키고 있는지, 그리고 이를 위한 기술적 요구사항은 무엇인지 간단히 살펴보겠습니다. 1. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 개인화 학습생성형 AI의 핵심인 대규모 언어 모델(LLM)은 개인화된 학습 경험을 제공하는 데 혁명을 일으키고 있습니다. 기술적 요구사항:- 대용량 GPU 클러스터: LLM 훈련 및 추론에는 NVIDIA A100과 같은 고성능 GPU가 필요합니다.- 분산 학습 시스템: 대규모 모델 훈련을 위해 Kubernetes 기반의 분산 학습 환경이 필요합니다.- 낮은 지연시간의 네트워크: 실시간 상호작용을 위해 고속..

<지식 사전> Federated Learning이란? 데이터 프라이버시를 지키며 AI를 학습시키는 기술

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)이 우리 삶의 다양한 영역에 깊이 파고들면서, 데이터의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 그러나 동시에 데이터 프라이버시에 대한 우려도 높아지고 있죠. 이러한 상황에서 'Federated Learning'은 데이터 프라이버시를 보호하면서도 AI 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있습니다. 1. Federated Learning의 기본 개념Federated Learning의 핵심 아이디어는 데이터를 중앙 서버로 모으지 않고, 각 디바이스나 로컬 서버에서 AI 모델을 학습시키는 것입니다. 이는 마치 여러 학생들이 각자의 집에서 공부한 후, 학교에서 지식을 공유하는 것과 유사합니다. 개별 디바이스에서 학습된 모델의 가중치(weights)만..

<지식 사전> AutoML이란? 머신러닝의 문턱을 낮추는 혁신 기술

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 머신러닝(Machine Learning, ML)은 현대 기술 혁신의 핵심 동력이지만, 효과적인 ML 모델을 개발하는 것은 전문 지식과 많은 시간이 필요한 복잡한 과정입니다. 이러한 배경에서 AutoML(Automated Machine Learning)이 등장했습니다. AutoML은 ML 모델 개발 과정을 자동화하여 데이터 과학자의 작업을 효율화하고 비전문가도 ML을 활용할 수 있게 해주는 혁신적인 기술입니다. 1. AutoML의 기능AutoML은 다음과 같은 ML의 주요한 단계들을 자동화합니다. 1) 데이터 전처리- 결측치 처리: 빈 데이터를 채우거나 제거합니다.- 이상치 탐지: 비정상적인 데이터를 식별하고 처리합니다.- 데이터 정규화: 데이터의 스케일을 조정하여 모든 ..

<지식 사전> 랭체인(LangChain)이란? AI 애플리케이션 개발을 위한 강력한 도구

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능(Gen AI) 기술이 큰 주목을 받고 있습니다. 많은 기업과 개발자들이 이러한 AI 기술을 활용해 새로운 서비스나 제품을 만들고 싶어 합니다. 하지만 실제로 AI를 활용한 애플리케이션을 개발하는 것은 생각보다 복잡하고 어려운 일입니다. 이러한 배경에서 LangChain이라는 도구가 등장했습니다. 1. LangChain이란?LangChain은 AI, 특히 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델(Large Language Model, LLM)을 쉽게 사용할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 쉽게 말해, AI를 이용한 애플리케이션을 만들 때 필요한 여러 가지 기능들을 미리 준비해둔 도구 세트라고 할 수 있습니다. 2. LangChain의..

<지식 사전> 섀도우 AI의 부상 - 기업 데이터 보안의 새로운 위협

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 우리는 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하고 있는 시대에 살고 있습니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI의 확산으로 AI 기술은 이제 일반 사용자들도 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 기업 환경에도 큰 영향을 미치고 있는데, 그 중 하나가 바로 '섀도우 AI'입니다. 1. 섀도우 AI란 무엇인가?섀도우 AI는 조직 내에서 IT 부서의 승인이나 관리 없이 개인이나 부서가 임의로 AI 도구와 애플리케이션을 사용하는 현상을 말합니다. 이는 과거 '섀도우 IT'라고 불리던 현상의 AI 버전이라고 볼 수 있습니다. 직원들이 업무 효율성을 높이기 위해 개인적으로 AI 도구를 사용하는 것은 일견 긍정적으로 보일 수 있지만, 기업 차원에서는 여러 가지 위험을 초래할..

<지식 사전> 트랜스퍼 러닝이란? AI의 효율적 지식 확장 전략

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서, 우리는 점점 더 똑똑해지는 AI 시스템을 목격하고 있습니다. 이러한 발전의 핵심 기술 중 하나가 바로 '트랜스퍼 러닝(Transfer Learning)'입니다. 트랜스퍼 러닝은 말 그대로 '학습의 전이'를 의미하는데, 인간이 이전에 배운 지식을 새로운 상황에 적용하는 것처럼 AI도 한 분야에서 학습한 지식을 다른 분야에 적용할 수 있게 하는 기술입니다. 1. 트랜스퍼 러닝의 기본 개념트랜스퍼 러닝의 핵심 아이디어는 간단합니다. 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 활용하는 것입니다. 쉽게 예를 들어 고양이 사진을 인식하도록 훈련된 AI 모델이 있다고 가정해봅시다. 트랜스퍼 러닝을 사용하면 이 모델의 지식을 활용해 강아지 사..