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AI 모델 선택 에는 다양한 옵션이 있으며,  데이터와 작업에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.  LLM 은 대규모 언어 모델로 텍스트 관련 작업에 높은 성능을 보이며,  CNN 은 이미지 처리에 탁월합니다. RNN, LSTM, GRU 는 순서가 있는 데이터에 적합하며,  LSTM과 GRU는 장기 의존성 문제를 해결하는 데 우수합니다.  작업의 특성과 데이터 유형에 따라 모델을 선택하면 최적의 결과를 얻을 수 있습니다. ㅇ LLM (Large Language Models): LLM은 "Large Language Models"의 약어로, 대규모 언어 모델 을 나타냅니다.  이는 텍스트 데이터를 사용하여 언어 이해와 생성을 수행하는 인공지능 모델의 일종입니다.  예를 들어, GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)는 LLM의 대표적인 예입니다.  LLM은 자연어 처리 작업을 수행하며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등  다양한 언어 관련 작업을 수행 할 수 있습니다. ㅇ CNN (Convolutional Neural Network): CNN은 "Convolutional Neural Network"의 약어로, 합성곱 신경망을 나타냅니다.  이는 주로 이미지 처리에 사용되는 딥러닝 구조 입니다.  CNN은 이미지의 특징을 추출하고 인식하는 데 효과적이며,  이미지 인식, 객체 검출, 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용됩니다.  CNN은 주로 이미지 데이터의 공간적 특성을 고려하여 처리하는데 뛰어난 성능을 보이는 구조입니다. "LLM"은 텍스트 데이터를 다루는 대규모 언어 모델을 나타내고,  "CNN"은 이미지 처리에 사용되는 합성곱 신경망을 나타냅니다.  이들은 각각 다른 분야에서 활용되며,  언어 처리와 이미지 처리에 대한 고유한 기능을 가지고 있습니다. RNN, LSTM, GRU는 모두 순환 신경망(Recurrent Neural Net

📶 AI 기반 챗봇과 언어 모델의 등장으로 챗봇 콘텐츠 제작자와 같은 새로운 일자리가 창출되고 있으며, ChatGPT와 같은 플랫폼을 통해 누구나 빠르고 저렴하게 챗봇을 쉽게 만들 수 있습니다.   인공지능(AI) 은 수년 동안 화두였지만 자연어처리(NLP) 기술의 급속한 발전으로 이제는 AI 기반 챗봇과 GPT-3와 같은 언어 모델의 새로운 시대를 경험하고 있다. 이러한 기술이 일상 생활에서 더욱 보편화됨에 따라 AI에서 새로운 직업과 역할이 등장하고 있습니다.  AI 일자리 성장의 가장 흥미로운 영역 중 하나는 챗봇 콘텐츠 생성 입니다. 챗봇은 AI를 이용해 사람의 대화를 흉내내는 컴퓨터 프로그램으로 고객 응대부터 마케팅까지 폭넓게 활용할 수 있습니다. 더 많은 기업이 고객 상호 작용을 자동화하기 위해 챗봇으로 전환함에 따라 챗봇 콘텐츠 제작자에 대한 수요가 증가하고 있습니다. ChatGPT와 같은 플랫폼은 사람들이 챗봇 콘텐츠 생성 공간에 더 쉽게 들어갈 수 있도록 합니다. ChatGPT는 코딩 지식이 없는 사용자도 자연어 처리(NLP)를 이용해 사용자 입력을 이해하고 적절하게 대응할 수 있는 챗봇을 쉽고 빠르게 만들 수 있는 AI 챗봇 플랫폼 입니다. ChatGPT를 사용하면 누구나 몇 분 안에 챗봇을 만들 수 있어 개발자와 AI 전문가 팀이 필요한 기존 챗봇 개발 방법에 비해 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 챗봇 콘텐츠 크리에이터 외에도 챗봇 디자이너, 자연어 처리 엔지니어, 데이터 분석가, AI 윤리학자 등 AI 분야에서 흥미진진한 새로운 직업이 등장할 것입니다. AI가 계속 진화함에 따라 AI 기술을 설계, 개발 및 관리할 수 있는 숙련된 전문가에 대한 수요는 계속해서 증가할 것입니다. 챗봇 디자이너 는 챗봇 개발 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 그들은 인간 상호 작용의 심리를 이해하고 사용하기 쉽고 이해하기 쉬운 챗봇을 설계할 수 있어야 합니다. 챗봇의 사용이 보편화됨에 따라 숙련된 챗봇 디자이너에 대한 수요가 증가할 것입니다. 자연

Intro YouTube는 수십억 명의 사용자와 무수한 시간의 콘텐츠를 보유한 세계에서 가장 인기 있고 널리 사용되는 소셜 미디어 플랫폼 중 하나가 되었습니다. 하지만 플랫폼에서 가장 많이 본 동영상 상위 5개를 살펴보면 모두 음악과 관련이 있다는 것을 알 수 있습니다.   음악이 YouTube에서 가장 많이 본 동영상 상위 5개를 지배하는 이유를 살펴보겠습니다. 폭넓은 매력:  음악이 YouTube에서 가장 많이 본 동영상 상위 5위를 차지하는 주된 이유 중 하나는 음악의 폭넓은 매력 때문입니다. 음악은 모든 문화와 배경을 가진 사람들과 연결할 수 있는 능력이 있으며 강한 감정을 불러일으키고 공동체 의식을 형성하는 힘이 있습니다. 그 결과 뮤직 비디오는 종종 전 세계 사람들이 공유하고 추천하며 높은 조회수와 참여로 이어집니다. 디지털 시대에 대한 적응:  음악 산업도 디지털 시대에 잘 적응하여 많은 아티스트와 레이블이 소셜 미디어와 YouTube와 같은 온라인 플랫폼을 사용하여 음악을 홍보하고 팬과 소통합니다.  이를 통해 기존 아티스트와 신진 아티스트 모두에게 더 많은 음악 배포와 노출이 증가했습니다.  결과적으로 뮤직 비디오는 YouTube에서 높은 수준의 조회수와 참여를 생성할 수 있습니다. YouTube의 알고리즘:  음악이 YouTube에서 가장 많이 본 동영상 상위 5위를 차지하는 또 다른 이유는 플랫폼의 알고리즘 때문입니다. YouTube의 알고리즘은 좋아요, 댓글, 조회수와 같이 참여도가 높은 동영상에 우선 순위를 둡니다. 음악은 광범위하고 열정적인 팬층을 보유하고 있기 때문에 종종 높은 수준의 참여를 유도할 수 있으므로 상위 차트 및 추천 항목에 더 자주 표시됩니다. 결론적으로 음악은 광범위한 호소력, 디지털 시대에 대한 적응 및 플랫폼의 알고리즘으로 인해 YouTube에서 가장 많이 본 동영상 상위 5개를 지배하고 있습니다. 바이럴 챌린지, 영화 예고편, 재미있는 클립 등 YouTube에서 바이럴 성공을 거둘 수 있는 다른 유형의 동영상이

  🔅 지도학습(Supervised Learning)   : 분류, 회귀, 예측, 숫자, 정답이 있는 데이터를 학습         - Classification (분류 ) - 범주, 예측, 이탈여부, 고객이 이탈할것인가, A인지 B인지 구분                     Logistic Regression (가장 기본적인 기법, 딥러닝의  Activation으로 사용)                          Decision Tree (최신 알고리즘의 기반, 활용범위 넓음)     Support Vector Machine         - Regression (회귀) - 숫자, 매출액, 내년도 매출액은                          Linear Regression (시간과 관계된 데이터, 예측, 그리고 인과관계를 분석하는데에 사용) Ridge Regression Lasso Regression         - Estimation (추정) - 수치를 예측 🔅비지도학습(Un-supervised Learning) :  이상값 감지, 그룹화, 정답이 없는 데이터로 부터 패턴등을 찾아 그룹화            -  Clustering (군집) - 군집, 뭉치기, 그룹화, 비슷한것 끼리 뭉치기             K-means (Segmentation(분할)에 용이)                     DBscan           -  transform (변환)           -  association rule learning (연관) - 장바구니 학습, 추천 (영화추천)                                              특성(열)을 찾아준다.                                              🔅강화학습(Reinforcement Learning) - 강화학습, 경험    

💻  ㅇ 인공지능(Artificial Intelligence) 💾  ㅇ 머신러닝(Machine Learning) -  문자인식, 얼굴인식, 음성 인식, 매출예측 등 💿  ㅇ 딥러닝(Deep Learning) -   신경망 사용,   알파고등                                              (딥러닝의 기본 아이디어는 퍼셉트론) 인공지능  >  머신러닝  >  딥러닝         딥러닝(Deep Learning)  -> 머신러닝(Machine Learning) ->  AI (Artificial Intelligence)

🔅 관리업무 부담과 원감절감 ,  이익 극대화  AI 학습데이타 구축사업과 데이터바우처 지원사업에  꼭 필요한 크라우드소싱 플랫폼 (CrowdML) 인 공정관리시스템 1) 단순 명확한 공정관리  -  작업자 , 1 차검수 , 2 차검수 2) 작업자별 자동배분 / 수동배분 3) 각종통계 / 진행사황 실시간조회 -  공정별 ,  개인별 ,  작업별 ,  검수별등 4) 다양한 가공 템플릿  ( 정제 , 전처리 ) 5) 자체 작업도구 연동 6) 안정성  –  모든 작업이력 백업 1. 작업 관리          l   조직도 작성으로 작업자 , 1 차검수자 , 2 차검수자를 설정할 수 있습니다 . l    작업 데이터를 작업자 ,  검수자에게 자동 / 수동 배분할 수 있습니다 . 2. 작업 통계            l   데이터 분류별 작업 배분 / 완료 건수 ,  검수 배분 / 완료 건수를 실시간 확인할 수 있습니다 . l   각 개인별로 작업 배분 / 완료 건수 ,  검수 배분 /  완료 건수를 실시간 확인할 수 있습니다 . 3. 조직도                   -  작업 공정별 작업자 ,  검수자 지정 가능         -  작업자별 배분건수 ,  대기건수 관리 가능 4. 실시간 조회                  - 배분 ,  검수 ,  완료 현황 실시간 조회 가능 5. 작업자별 조회                          -  완료 ,  미완료 ,  보류 등 작업현황 실시간 조회 6. 작업이력 조회                  -  각 작업 단위별 작업 이력 확인            -  모든 공정 작업 내용 자동 백업 미래형 일자리 창출의 문을 넓히고 ,  데이터와 관련된    수집 ,  가공 ,  검수 ,  인력 모집 및 운영관리 를 크라우드소싱 플랫폼인   "CrowdML"  공정관리시스템 이 함께 합니다 .