AI의 학습방법잠재된 패턴이 있는곳에 어디서나 위력을 발휘할 수 있다.데이터가 많은곳글 → 사진 → 영상 .. 그 다음은?엄격한 형식이 있는 분야가 더 유리확률이 필요하지 않은 분야에서는 약하다확률적으로 찾을 필요가 없는 명백한 사실을 하는 작업에는 어울리지 않는다.GPT의 한계Hallucination - Ai의 거짓말트랜스퍼 모델의 한계트랜스퍼 모델 - 가장 그럴듯한 답을 찾는 모델웹상의 흐릿한 JPEG파일을 압축하는 방법인코딩 → 디코딩이러한 과정 속에서 데이터 손실이 일어남사진, 오디오, 비디오 파일에서는 정확도가 중요하지 않기때문에 손실 압축 사용데이터 유사성이 있으면 하나로 치환한다.이미지 저하가 아닌 다른 정보를 저장손실 압축 알고리즘으로 데이터 사용량을 100배 이상 줄임흐릿하지만 사진의 전..

메모 (한줄평) 프로그밍의 종말은 온다, 노트자연 언어 Instruction Model일반적인 개념의 개발자 직군이 없어짐이제는 Code ReviewersAI는 앞으로 나가야 할 방향을 잡는 단계이다.AI는 기회다. 생각 (질문)그렇다면 앞으로 어떤 분야가 뜰 것인가?내 생각은 AI를 잘 다룰 줄 아는 사람이 뜬다.근데 그전에 중간기가 있다.그래서 코딩을 할 수 있어야 하고, AI모델들을 파인튜닝 및 활용해 서비스를 만들 줄 알아야 한다.나는 AI모델 사용법을 배울 것이며, 앞으로 AI를 활용해 어떻게 실생활에 접목시킬 서비스를 만들 수 있는지 생각해야겠다. 출처 (인물)멧 웰시(Matt Welsh) 하버드 컴퓨터과학과 교수Large Language Models and The End of Programm..