AI, ML, NLP 모두 HOT한 키워드들인데, 이들의 개념이 잘 정리된 기사 공유합니다. <AI, ML & NLP> 🍀 인공 지능(AI)은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학 분야입니다. 머신 러닝은 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리기 위한 학습 알고리즘을 포함하는 AI의 하위집합(subset)입니다. AI는 수십 년 동안 사용되어 왔지만 최근 몇 년 동안만 주류(mainstream)가 되었습니다. AI는 오늘날 의료, 금융, 소매 및 운송을 포함한 많은 산업에서 사용되고 있습니다. 🍀 AI와 머신 러닝(ML)은 종종 같은 의미로 사용되지만 동일하지 않습니다. AI는 기계 학습을 포함하여 다양한 기술과 기법을 포괄하는 광범위한 분야입니다. 머신 러닝은 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리기 위한 학습 알고리즘을 포함하는 AI의 subset으로, 지도 학습(Supervised learning), 비지도 학습(Unsupervised learning) 및 강화 학습(Reinforcement learning)을 포함하여 다양한 유형의 머신 러닝 알고리즘이 있습니다. 🍀 지도 학습에는 각 input에 대해 올바른 output이 알려진 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 알고리즘 학습이 포함됩니다. 이러한 유형의 머신러닝은 이미지 분류(image classification), 음성 인식(speech recognition) 및 자연어 처리(natural language processing)와 같은 작업에 자주 사용됩니다. 🍀 비지도 학습에는 올바른 output이 알려지지 않은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에 대한 알고리즘 학습이 포함됩니다. 이러한 유형의 머신 러닝은 클러스터링 및 이상 탐지(anomaly detection)와 같은 작업에 자주 사용됩니다. 🍀 강화 학습에는 환경의 피드백을 기반으로 결정을 내리도록 알고리즘을 학습하는 것이 포함됩니다. 이러한 유형의 머신 러닝은 게임 플레이 및 로봇 공학과 같은 작업에 자주 사용됩니다. 🍀 최근 AI에서 가장 중요한 발전 중 하나는 딥 러닝(deep learning)의 부상입니다. 딥 러닝은 인공 신경망(artificial neural network)을 학습하여 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리는 기계 학습의 subset입니다. 딥 러닝은 GPT-3, PaLM 및 FLAN을 비롯한 최신 언어 모델을 개발하는 데 사용되었습니다. 🍀 AI의 또 다른 최근 발전은 GAN(Generative Adversarial Networks)의 사용입니다. GAN은 기존 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있는 일종의 신경망입니다. GAN은 사실적인 이미지, 비디오 및 음악을 만드는 데 사용되었습니다. AI는 또한 인간의 개입 없이 작업을 수행할 수 있는 자율 시스템을 개발하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어 자율주행차는 AI를 사용하여 장애물을 감지하고 도로를 탐색합니다. 🍀 데이터 혁명을 주도하는 핵심 기술 중 하나는 인간 언어를 이해하고 처리하는 데 중점을 둔 AI의 subset인 자연어 처리(NLP)입니다. NLP는 음성 비서, 챗봇, 감정 분석 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. NLP를 사용하면 컴퓨터가 매우 복잡하고 미묘한 인간의 언어를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 인간은 언어에서 관용구, 풍자, 은유를 사용하고 NLP는 컴퓨터가 이러한 언어적 뉘앙스를 이해하고 처리할 수 있도록 합니다. 이 분야에서 가장 중요한 혁신 중 하나는 2018년 OpenAI의 GPT-2 언어 모델 출시와 함께 이루어졌습니다. GPT-2는 방대한 양의 데이터로 학습되어 사람이 쓴 텍스트와 구별하기 어려운 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있었습니다. 그 이후로 여러 다른 언어 모델이 개발되었으며 Google의 BERT 언어 모델은 단어와 구의 맥락을 이해하는 데 탁월하고 Facebook의 RoBERTa는 언어의 뉘앙스를 더 잘 이해한다고 합니다. 오늘날 가장 인기 있는 언어 모델로는 GPT-3, PaLM(Pathways Language Model) 및 FLAN이 있습니다. 🍀 ChatGPT는 사람들이 상호 작용할 수 있는 GPT-3 및 GPT-4의 언어 모델을 사용하는 AI 챗봇 애플리케이션입니다. ChatGPT-3는 1,750억 개의 매개변수가 있고 570GB의 텍스트로 훈련된 pre-training transformer 모델입니다. GPT-4는 인간의 말과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 OpenAI에서 만든 새로운 언어 모델입니다. 현재 GPT-3.5를 기반으로 하는 ChatGPT에서 사용하는 기술을 발전시킵니다. GPT-4의 새로운 기능 중 일부에는 향상된 자연어 처리 기능, 텍스트 생성의 정확도 향상, 리소스의 보다 효율적인 사용이 포함됩니다. 🍀 PaLM은 Pathways 시스템으로 훈련된 5400억 개의 parameter dense decoder-only transformer 모델입니다. FLAN은 zero-shot 또는 few-shot prompting를 사용하는 보다 일반화 가능한 언어 모델입니다. PaLM은 현재 세계에서 가장 큰 언어 모델이며 여러 TPU Pod에서 매우 효율적인 훈련을 가능하게 하는 새로운 ML 시스템인 Pathways를 사용하여 6144 TPU v4 칩에서 학습되었습니다. Flan은 사전 학습에 비해 컴퓨팅의 작은 부분만 사용하는 언어 모델을 위한 fine-tuning 방법입니다. Flan-PaLM 540B는 여러 벤치마크에서 우수한 성능을 달성했습니다. ❗️AI는 다양한 산업 분야에서 많은 실제 사용 사례를 가지고 있습니다. 의료 분야에서는 AI를 사용하여 질병을 진단하고 새로운 치료법을 개발할 수 있고, 금융 분야에서는 AI를 사용하여 사기를 탐지하고 금융 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 유통 분야에서는 AI를 사용하여 고객 경험을 개인화하고 공급망 관리를 최적화할 수 있습니다. 교통 분야에서는 AI를 사용하여 교통 흐름을 개선하고 사고를 줄일 수 있습니다. ❗️이러한 언어 모델의 잠재력은 방대하며 계속 발전함에 따라 우리가 기술 및 서로 상호 작용하는 방식을 변화시킬 것입니다. 그러나 이 큰 힘에는 큰 책임이 따를 것이며, AI와 머신 러닝의 사용은 윤리와 투명성을 바탕으로 사회 전체에 이익이 되도록 사용되어야 합니다. 초심으로 돌아가서 AI,ML 그리고 NLP의 개념에 대해 알아보는 시간이었습니다. 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏 [Source Link] https://medium.com/@adamdryden/ai-ml-nlp-d246e9752f76