AIX 구현을 위한 AI, GAI 전문 기업 코세나(kosena) AIX 구현을 위한 AI, GAI 전문 기업 코세나(kosena)

AI 엣지 컴퓨팅 기술은 중앙 처리장치와는 별도로 로컬 디바이스에 탑재된 작은 크기의 컴퓨터 또는 마이크로컨트롤러에 AI 기능을 내장함으로써 빠르고 효율적인 AI 작업을 수행하는 기술입니다. AI 엣지 컴퓨팅 기술의 필요성과 구현 과정을 아래와 같이 설명할 수 있습니다. 네트워크 대역폭 절약 AI 작업을 수행하기 위해서는 대량의 데이터가 필요하며, 이러한 데이터를 수집하고 처리하기 위해서는 대역폭이 큰 네트워크가 필요합니다. 그러나, AI 엣지 컴퓨팅 기술을 이용하면 로컬 디바이스에서 AI 작업을 수행할 수 있기 때문에 대역폭 절약 효과를 얻을 수 있습니다. 응답 시간 단축 AI 작업을 수행하기 위해서는 데이터를 수집하고 처리해야 합니다. 그러나, 중앙 처리장치를 이용하여 AI 작업을 수행하면 데이터가 ..

부정거래 탐지 VISA와 같은 카드 회사는 부정거래를 탐지하고 예방하는 데 매우 높은 관심을 가지고 있습니다. Auto ML은 부정거래 패턴을 자동으로 탐지하고 경고를 보내는 모델을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 신용카드 승인 결정 Auto ML은 VISA와 같은 카드 회사가 신용카드 승인 결정을 자동화하고 개인화 된 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 VISA는 더 많은 고객을 확보하고 경쟁 업체와 경쟁할 수 있습니다. 사용자 분류 및 개인화 Auto ML은 VISA와 같은 카드 회사가 고객의 구매 이력 및 선호도를 분석하여 고객을 분류하고 개인화된 마케팅을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 VISA는 고객과의 상호작용을 향상시키고 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 보안..

보험료 계산: AutoML을 사용하여 보험료 계산 모델을 자동으로 학습시킬 수 있습니다. 보험료를 계산하는데 필요한 요인들을 고려하여 모델을 학습시키면, 더욱 정확하고 효율적인 보험료 계산이 가능해집니다. 보험금 지급 판단: AutoML을 사용하여 보험금 지급 판단 모델을 자동으로 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어, 보험금 청구 내역을 분석하여 해당 청구 내역이 합법적인지 여부를 자동으로 판단하는 모델을 학습시킬 수 있습니다. 위험 평가 및 예측: AutoML을 사용하여 보험 가입자의 위험을 평가하고 예측하는 모델을 자동으로 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해 더욱 정확한 프리미엄 요율을 책정할 수 있으며, 보험 사기를 예방하는데 도움을 줄 수 있습니다. 보험 상품 개발: AutoML을 사용하여 새로운 보..

자동차 제조: 자동차 제조업체들은 Auto ML을 사용하여 자율 주행 자동차를 만들기 위해 모델 학습을 자동화하고 데이터 분석을 수행합니다. 이를 통해 자동차의 안전성, 연료 효율성 및 운전 경험을 개선할 수 있습니다. 반도체 제조: 반도체 제조 과정에서는 Auto ML을 사용하여 고객 요구에 맞는 맞춤형 칩을 빠르고 효율적으로 생산할 수 있습니다. 이를 통해 반도체 제조 회사들은 생산성을 향상시키고 제품 품질을 향상시키며, 고객에게 보다 나은 제품을 제공할 수 있습니다. 제약 제조: 제약 제조 분야에서는 Auto ML을 사용하여 새로운 약물을 발견하고 개발하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 제약 회사들은 새로운 치료 방법을 개발하고 환자들에게 보다 나은 치료를 제공할 수 있습니다. 식품 제조: 식품 제..

오늘은 최근 각광받고 있는 챗GPT의 활용 가이드와 활용방안에 대해 정보를 제공하여 드리고자 합니다. 1. 아직까지는 한글보다는 영어로 질문해야 답변이 좋습니다. 2. 질문할 때 매우 구체적으로 질문해야 좋은 답변이 나오며 여러번 질문을 반복하거나 답변에 대해 다시 질문을 하면 좋은 답변들을 찾아 나갈 수 있습니다. 3. 구글링은 정보를 찾아주더라도 일일히 링크를 확인해야 하지만 챗GPT는 답변을 주기때문에 정보를 찾는 시간을 획기적으로 줄여줍니다. 4. 새로운 지식을 제공하기 보다는 기존 지식을 잘 합쳐서 요약해서 제공하는 듯합니다. 5. 특정분야에 전문적인 지식을 가진 담당자가 지식 보조 수단으로 활용하면 매우 도움이 될 듯 합니다. 6. 일반 생활 정보보단 전문적인 분야에 대해 답변이 더 나은것으로..

AutoML은 교육, 대학에서도 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그중에서도 대표적인 활용사례는 다음과 같습니다. 학생 맞춤형 학습 지원 AutoML을 이용하여 학생의 학습 수준에 맞춰 최적화된 학습 콘텐츠를 추천하는 시스템을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 학생들이 효과적으로 학습할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 학생 행동 예측 AutoML을 이용하여 학생의 학습 행동 패턴을 분석하고, 이를 바탕으로 향후 학습 행동을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 학교에서의 교육 활동을 개선하고 학생들의 성과 향상을 도모할 수 있습니다. 교육 데이터 분석 AutoML을 이용하여 교육 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 교육 현황을 파악하고 개선 방안을 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 학생들의 성적 정보, 출석 정..

보건 의료 분야 보건 의료 분야에서는 AutoML을 이용하여 질병 예측, 의료 영상 분석, 암 진단 등에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 미국 국립보건원(NIH)에서는 AutoML을 이용하여 심혈관 질환 예측 모델을 개발하고 있습니다. 공공 안전 분야 공공 안전 분야에서는 AutoML을 이용하여 범죄 예측, 자연 재해 예측, 화재 예방 등에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 미국 LA 카운티 경찰서에서는 AutoML을 이용하여 범죄 예측 모델을 개발하고 있습니다. 교육 분야 교육 분야에서는 AutoML을 이용하여 학생 학습 분석, 학생 성취 예측 등에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 미국 조지아 대학교에서는 AutoML을 이용하여 학생 학습 분석 및 예측 모델을 개발하고 있습니다. 행정 분야 행정 분..

Transfer Learning Transfer Learning은 미리 학습된 인공지능 모델을 새로운 문제에 적용하는 기술입니다. 최근에는 이를 활용하여 대량의 데이터를 사용하지 않더라도 새로운 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 달성할 수 있게 되었습니다. Language Models Language Models는 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다. 최근에는 대규모 Pre-trained Language Models (PLM)이 등장하여, 다양한 자연어 처리 태스크에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. Transformer Architecture Transformer Architecture은 Self-attention 기반의 신경망 구조로, 주로 자연어 처리 분야에서 사용..