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AI/AI 입문 & 개념 이해

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머신러닝 vs 딥러닝 vs 생성형 AI 차이점 비교 AI라는 말은 익숙하지만, 정작 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), **생성형 AI(GenAI)**가 어떻게 다른지 물으면 설명이 막히는 순간이 있습니다. 세 가지는 서로 겹치지만, 학습 방식·데이터 요구량·계산 비용·출력 형태·활용 분야에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 이 글은 그 차이를 현장에서 바로 쓰는 기준으로 풀어 설명하고, 실제 선택에 도움이 되는 체크리스트와 사례까지 정리합니다.개념 한 줄 정의• 머신러닝(ML): 데이터를 바탕으로 규칙을 추정해 예측·분류를 수행하는 기술(선형회귀, 랜덤 포레스트 등 포함).• 딥러닝(DL): 다층 인공신경망으로 특징을 자동 학습하여 이미지·음성·자연어 같은 복잡한 패턴을 처리.• 생성형 AI(GenAI): 학습한 분포를 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·음악 등 콘..
AI 윤리란 무엇인가? 꼭 알아야 할 이슈 5가지 요즘 AI를 쓰는 건 공기처럼 자연스러워졌죠. 그런데 편리함 뒤에는 “어디까지가 괜찮을까?”라는 질문이 따라옵니다. AI 윤리는 그 질문에 답하려는 최소한의 안전벨트이자, 서비스 신뢰를 지키는 브랜드 리스크 관리입니다. 아래에서는 개인정보, 편향, 투명성, 저작권, 책임 다섯 가지 축을 중심으로, 실전 체크리스트까지 한 번에 정리합니다.개인정보 보호AI가 잘하려면 데이터가 필요합니다. 문제는 동의 없이 수집된 데이터나 목적을 벗어난 활용입니다.• 수집 최소화: 필요한 범위만. 불필요한 민감정보는 애초에 받지 않기.• 가명·익명화: 분석 전 단계에서 식별 요소 제거.• 보존 기간: 목적 달성 후 지체 없이 파기 원칙.• 사용자 권리: 열람·정정·삭제 요청 절차를 명문화.→ 포인트: “무엇을, 왜, 얼마나 ..
GPT-3.5와 GPT-4 차이점 완전 정리 서두챗봇을 써 보면 같은 질문에도 모델에 따라 답변의 깊이와 안정성이 다릅니다. 많은 분들이 “GPT-3.5로 충분할까, 아니면 GPT-4가 꼭 필요할까?”를 고민하죠. 이 글은 두 모델의 핵심 차이와 선택 기준을 실전 관점에서 정리합니다. 문서 작성, 코드, 데이터 요약, 업무 자동화 등 실제 사용 장면을 기준으로 정확성·추론·안정성을 비교하고, 색인 누락을 줄이는 콘텐츠 구조 최적화까지 함께 담았습니다.핵심정의GPT-3.5와 GPT-4는 모두 **대규모 언어 모델(LLM)**이지만 목표 성능 레벨이 다릅니다. 3.5는 빠르고 가벼운 실무 보조형, 4는 복잡 과제에서 정확성과 추론력이 강화된 프리미엄형으로 이해하면 간단합니다.버전개요• GPT-3.5: 일상 질의응답, 요약, 초안 작성에 강점. 속도·비..
생성형 AI의 원리와 실제 활용 분야 최근 들어 ‘생성형 AI(Generative AI)’라는 용어가 일상 속에서도 자주 들려옵니다. 단순히 말을 주고받는 수준을 넘어서, 이제는 글을 쓰고, 그림을 그리고, 음악을 만들기까지 합니다. 그렇다면 생성형 AI는 기존 인공지능과 어떤 점이 다르고, 어떤 방식으로 작동하며, 우리는 어디에 어떻게 활용하고 있을까요? 이 글에서는 생성형 AI의 핵심 원리와 활용 분야를 쉽고 구체적으로 소개합니다.생성형 AI란 무엇인가?생성형 AI는 이름 그대로, 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능입니다. 기존의 AI가 ‘분류’나 ‘예측’을 중심으로 했다면, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 스스로 만들어낼 수 있는 능력을 갖고 있습니다.• 예: ChatGPT는 대화형 텍스트 생성, ..
ChatGPT란? 개념부터 활용 사례까지 한눈에 정리 인공지능 시대, 가장 뜨거운 화두 중 하나는 단연코 ChatGPT입니다.마치 사람처럼 대화하고, 글을 써주며, 심지어 코드까지 짜주는 이 기술은 어디까지 발전한 걸까요? 이번 글에서는 ChatGPT의 기본 개념부터 활용 사례, 장단점까지 한 번에 정리해드립니다.ChatGPT의 정의와 개념ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 **대화형 인공지능(Chatbot)**으로, 사람처럼 자연스럽게 텍스트로 대화할 수 있도록 설계된 언어 모델입니다.GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습해 스스로 문장을 생성할 수 있습니다.즉, 사용자가 입력한 문장을 이해하고 그에 적절한 반응을 만들어내는 ‘지능형 텍스트 생성기’라고 할 수 있습니다..

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