반응형 데이터분석16 "LLM과 기업용 생성 AI: 경쟁과 혁신의 무대" 이 블로그 글에서는 거대언어모델(LLM)과 기업용 생성 AI의 역할 및 현재의 경쟁 환경을 탐구합니다. LLM과 AI 기술이 기업 분야에 어떤 혁신을 가져오고 있는지에 대한 흥미로운 정보를 제공하며, 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 선택, 데이터 보호, 협력 등 다양한 측면을 다룹니다. "LLM과 기업용 생성 AI: 경쟁과 혁신의 무대" 인공지능 기술의 발전은 비즈니스와 산업 전반에 혁명을 일으키고 있습니다. 특히 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 생성 AI 시장은 국내외에서 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. 이 글에서는 LLM과 기업용 생성 AI에 대한 현재의 흐름을 살펴보고 어떻게 기존의 업무 방식과 다른 혁신을 가져오고 있는지 알아보겠습니다. ▶ LLM: 언어의 마법사 거대언어모델(LLM)은 인공지능.. 2023. 9. 11. "정치인을 인공지능(AI)이 대신할 수 있을까?" 이 블로그 글에서는 정치 분야에서 인공지능(AI)의 장점과 한계를 고찰하며, 정치인과 인공지능의 협력 가능성에 대해 논의합니다. "정치인을 인공지능(AI)이 대신할 수 있을까?" 정치인은 국가나 지역의 정책을 결정하고, 예산을 집행하며 대외 협력을 촉진하는 중요한 역할을 수행합니다. 그렇다면, 현대의 디지털 시대에서는 인공지능(AI)이 빠른 계산 능력과 예측 능력, 자동화된 업무 처리 능력을 가지고 있는데 이들 정치인들을 대신해 AI 기술이 정치 분야에도 혁신을 가져올 수 있을까요? ◎ 인공지능의 장점과 한계 장점: 1) 데이터 분석: 인공지능은 대규모 데이터를 빠르게 분석하여 트렌드를 파악하고 정책에 반영할 수 있습니다. 2) 정확한 예측: 머신 러닝 알고리즘을 활용하면 정확한 예측을 수행할 수 있어 .. 2023. 9. 7. "데이터 과학과 인공지능(AI): 수학을 마스터하고 세상을 변화시켜보세요!" 이 블로그 글에서는 데이터 과학과 인공지능(AI) 분야에서 수학을 어떻게 마스터하는지와 그 과정이 세상을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대해 다룹니다. "데이터 과학과 인공지능(AI): 수학을 마스터하고 세상을 변화시켜보세요!" 데이터 과학과 인공지능(AI)은 현대 사회에서 빠르게 중요한 분야로 부상하고 있습니다. 이 두 분야의 핵심에는 수학적 개념과 이론이 깔려 있어, 수학을 잘 이해하면 더 나은 데이터 분석 및 인공지능 모델을 개발할 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 데이터 과학과 인공지능을 위한 수학을 왜 배워야 하는지와 어떻게 학습해야 하는지에 대해 알아보겠습니다. ♡ 왜 데이터 과학과 인공지능에서 수학이 중요한가? 1) 데이터 분석: 데이터 과학은 데이터를 수집, 정제하고 분석하여 의사결정을 내리.. 2023. 9. 7. "광고 성과를 높이는 비결: A/B 테스트의 마법" 애드센스 수익을 극대화하려면 A/B 테스트를 활용하세요. 광고 배치, 디자인, 텍스트 등 다양한 요소를 실험하여 블로그 광고 성과를 향상하는 방법을 알려드립니다. "광고 성과를 높이는 비결: A/B 테스트의 마법" 애드센스 광고 수익을 극대화하기 위해서는 A/B 테스트가 필수적입니다. 이를 통해 다양한 광고 배치, 색상, 크기 등을 테스트하여 어떤 조합이 최상의 결과를 가져올지 확인할 수 있습니다. 이 글에서는 A/B 테스트의 중요성과 효과적인 수행 방법을 소개합니다. 1) A/B 테스트란 무엇인가? A/B 테스트는 두 가지 이상의 다른 버전을 비교하여 어떤 버전이 더 효과적인지 결정하는 실험적인 방법입니다. 광고 배치, 색상, 크기, 텍스트 등 여러 가지 요소를 변경하고 그 결과를 분석하여 광고 성과를.. 2023. 9. 5. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
