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컨설턴트의 GPT 이야기75

ChatGPT-4o가 이끄는 데이터 분석의 새로운 지평 [목차]1.서론: ChatGPT-4o 등장, 데이터 과학의 민주화를 향하여2.ChatGPT-4o, 데이터 분석의 혁신을 이끌다3.ChatGPT-4o 활용 데이터 분석 방안4.결론: ChatGPT-4o, 데이터 분석의 미래를 밝히다  1. 서론: ChatGPT-4o 등장, 데이터 과학의 민주화를 향하여 "데이터는 21세기의 원유다"라는 말은 이제 누구나 한 번쯤 들어봤을 만큼 보편적인 진리가 되었습니다. 하지만 단순히 데이터를 많이 가지고 있다고 해서 성공이 보장되는 것은 아닙니다. 마치 원석을 캐내듯 방대한 데이터 속에서 의미 있는 정보를 추출하고, 이를 정제하여 실질적인 가치를 창출하는 과정, 바로 데이터 분석이 중요한 이유입니다. 데이터 분석은 오랫동안 전문가들의 영역으로 여겨져 왔습니다. 복잡한 코.. 2024. 5. 27.
ChatGPT 4o란? 사용법과 GPT-4와의 차이점 1. 최신 모델 ChatGPT-4o 공개   지난 13일, 구글의 연례 개발자 콘퍼런스를 하루 앞두고 오픈AI는 새로운 챗GPT 모델인 GPT-4o를 기습적으로 발표했습니다. 이 모델은 ‘Omni’의 약자를 따와 ‘o’를 붙였으며, 텍스트, 이미지, 음성 등 모든 형태의 입력을 이해하고 처리할 수 있는 능력을 강조합니다. 이는 마치 영화 에서처럼 사람처럼 보고, 듣고, 말할 수 있는 인공지능의 등장을 의미하며, 많은 이들에게 큰 흥미를 자아내고 있습니다. 오픈AI의 CEO 샘 알트먼은 발표 후 X(구 트위터)에 ‘her’이라는 메시지를 남겨 더욱 화제를 모았습니다. 이러한 GPT-4o가 어떤 변화를 가져올지, 그리고 기존 모델인 GPT-4와 어떤 차이점을 보이는지 자세히 알아보겠습니다.  GPT-4o는 .. 2024. 5. 27.
ChatGPT 4o 자세히 알아보기 [목차]1.서론: AI 기술의 새로운 패러다임, ChatGPT 4o2.주요 특징과 혁신3.ChatGPT 4o가 가져올 혁신적 변화4.ChatGPT 4o의 안전성과 미래 전망5.ChatGPT 4o 최대한 활용하기 (feat: 무료 사용 및 추가 확장 기능)6.결론: ChatGPT 4o와 함께하는 미래   1. 서론: AI 기술의 새로운 패러다임, ChatGPT 4o OpenAI가 선보인 ChatGPT 4o는 인간과 기계 간의 상호작용을 한 차원 높여주는 새로운 AI 기술입니다. 이 최신 모델은 텍스트뿐만 아니라 음성, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 능력을 갖췄습니다. 'omni'를 의미하는 'o'가 붙은 이 모델명은 모든 형태의 데이터를 아우른다는 포괄적인 기능을 상.. 2024. 5. 20.
네이버가 개발한 인공지능모델, 하이퍼클로바 X 1. 네이버 클로바 X: 한국어 맞춤 AI의 탄생 네이버가 개발한 최신 인공지능 모델, 하이퍼클로바X는 지난 2023년 8월 24일에 대중에게 선보였습니다. 이 모델은 특히 한국어 처리 능력이 뛰어나며, 한국의 문화와 역사에 대한 깊은 이해를 바탕으로 합니다. 하이퍼클로바X는 무려 5,600억 개의 토큰으로 학습되었는데, 이는 약 50년 분량의 뉴스 기사와 9년 치 네이버 블로그 글에 해당하는 방대한 데이터 양입니다. 이전의 GPT-3 모델과 비교했을 때 약 6,500배나 많은 데이터 양으로 주목을 받고 있습니다.   네이버는 몇 년 전부터 AI 학습을 위해 자사의 뉴스, 블로그, 카페 등의 컨텐츠 사용에 관한 이용약관을 개정하였고, 이로 인해 저작권 문제에서 상대적으로 자유로워졌습니다. 또한, 하이퍼클.. 2024. 5. 9.
AI, 머신러닝,딥러닝의 관계 [목차]1.서론2.AI (인공지능): 포괄적인 개념3.머신러닝 (Machine Learning): 데이터로부터 학습하는 AI4.딥러닝 (Deep Learning): 신경망을 이용한 AI5.AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계6.결론    1. 서론 인공지능(AI)은 인간의 인지 기능을 모방하여 만들어진 기술로, 학습, 추론, 문제 해결과 같은 지능적 행동을 컴퓨터가 수행할 수 있게 합니다. 이 기술은 1950년대부터 발전하기 시작해, 현재는 많은 현대 기술의 중심에 자리 잡고 있습니다. AI는 처음에는 간단한 규칙과 로직을 기반으로 작동하는 시스템에서 출발했지만, 시간이 흐르며 머신러닝과 딥러닝과 같은 고급 기술로 발전했습니다. AI 기술은 머신러닝의 등장으로 큰 전환점을 맞이했습니다. 머신러닝은 데이터 패턴.. 2024. 4. 24.
인공 지능의 정의와 활용 방안: 미래를 바꾸는 기술 [목차]1.서론2.인공 지능의 정의3.인공 지능의 활용 분야4.인공 지능 도입의 고려사항5.결론   1. 서론 인공지능(AI)은 인간의 사고와 학습 과정을 모방하여 컴퓨터가 지능적인 행동을 할 수 있게 하는 기술의 집합체입니다. 이 기술은 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여, 사람이 수행하는 것과 유사한 결정을 내리는 능력을 컴퓨터에 부여합니다. AI의 발전은 비단 단순한 자동화를 넘어서, 문제 해결과 의사 결정 과정에서 인간의 능력을 보조하거나 대체할 수 있는 수준에 이르렀습니다. AI 기술의 하위 분야로는 머신러닝과 딥러닝이 있으며, 이들은 각기 다른 방식으로 컴퓨터가 학습하고 발전할 수 있는 기반을 마련합니다. 머신러닝은 데이터로부터 스스로를 학습하게 함으로써, 특정 작업의 수행 능력을 향상시키는데 .. 2024. 4. 23.
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