AI의 미래: 트렌드, 머신 러닝 및 언어 모델

AI는 산업을 변화시키고 있으며, 미래 비즈니스 계획을 세우는 데 있어 그 트렌드를 이해하는 것이 필수적입니다.

### AI의 진화: 머신 러닝과 언어 모델 이해하기
* 🤖 향후 30년 동안 AI가 주도하는 업계의 큰 변화는 **15년 전의 모바일 기술 혁명**과 유사할 것으로 예상되며, 미래 비즈니스 계획을 위한 AI 트렌드 이해의 중요성이 강조되고 있습니다.
* 📈 2025 AI 트렌드 과정은 기업 구성원에게 AI의 기술적 진화에 대해 교육하기 위해 개발되었으며, 이러한 발전에서 **머신러닝의 기본 역할**을 강조합니다.
* 💡 머신러닝은 **'오래된 기술'**로 여겨지지만 여전히 중요하고 널리 사용되고 있지만, 그 복잡성으로 인해 그 응용에 대한 인식이 부족한 경우가 많습니다.
* 🔍 이 토론에서는 **AI, 특히 머신러닝과 L&M(언어 모델)의 작동 방식과 한계, 다양한 산업에서의 현재와 미래의 활용**에 대해 집중적으로 다룰 예정입니다.
* 🏫 연사는 특히 L&M이 계속 진화하고 다양한 분야에 영향을 미치고 있는 상황에서 **머신러닝의 기본**을 다시 살펴보고 미래의 발전을 더 잘 분석하고 예측해야 할 필요성을 강조합니다.
* 💻 **20개 팀 중 16개 팀이 AI를 도입한 대학 해커톤**을 비롯해 기업들은 이미 AI를 실제 애플리케이션에 활용하고 있으며, 이는 AI의 현재 관련성과 유용성을 보여주는 사례입니다.
* 🌍 이 내러티브는 인터넷, 모바일 기술, AI의 혁신적 영향 사이의 유사점을 도출하여 **현재 AI가 과대광고에 둘러싸여 있지만, 우리가 기술과 상호작용하는 방식에 실질적이고 실질적인 변화를 가져올 준비**가 되어 있음을 시사합니다.
* 🔄 데이터 정리가 제대로 이루어지지 않으면 운영상 심각한 문제가 발생할 수 있으므로 **성공적인 머신러닝 및 L&M 애플리케이션을 위해서는 효과적인 데이터 관리**가 필수적이라는 점을 강조하며 대담은 마무리됩니다.

"AI의 미래에 있어 LLM이 전부가 아니라는 것 아시죠?" (30년 개발자 박종천)

Technology(기술), Trend(트렌드), Transformation(혁신)에 관해 
꼭 알아야 할 지식.  

일하는 사람들의 지적 동반자 티타임즈TV. 

www.ttimes.co.kr

Contact
주소  서울시 종로구 청계천로 11(서린동,청계한국빌딩)
e-mail  ttimes6000@gmail.com
Tel  02-724-7718

티타임즈TV

AI는 15년 주기를 거쳐 2025년에 등장하여 고객 관계와 산업 환경에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

종종 오래된 기술로 여겨지는 머신러닝은 여전히 매우 유용하고 복잡하며, AI 발전의 토대가 되고 있습니다.

이미 다양한 프로젝트와 기업에서 AI를 통합하고 있으며, 소프트웨어 개발의 성공을 위한 기본 요건이 되어가고 있습니다.

기술에서 L&M과 머신러닝의 역할

L&M은 현재 기존 표준 내에서 작동하고 있지만 앞으로는 상상할 수 없는 수준으로 진화할 것으로 예상됩니다.

AI 업계는 최근 LLM과 ChatGPT가 잡음을 일으키는 등 거품이 일기도 했지만, 진정한 기술 혁신은 월드와이드웹과 아이폰에서 비롯되었습니다.

종종 간과되는 기계 학습은 컴퓨터로 수행하는 작업에서 중요한 역할을 하며, L&M은 기계 학습의 고급 버전으로 비정형 데이터를 이해하고 맥락에 맞는 인사이트를 제공하는 데 탁월합니다.

프로그래밍 및 머신 러닝의 규칙 발견 프로세스

기존 프로그래밍은 데이터와 규칙을 입력해 출력을 생성하지만, 예외와 규칙 설정의 복잡성으로 인해 이러한 접근 방식에는 한계가 있습니다.

데이터와 출력을 사용하여 규칙을 도출하는 역방향 프로세스는 인간과 기계 모두 실험을 통해 규칙을 발견할 수 있는 것과 유사한 방식으로 더 효과적인 방법입니다.

머신 러닝은 대량의 데이터를 사용하여 더 나은 규칙을 찾고 잘못된 분류가 발생하면 재학습을 통해 이 프로세스를 더욱 향상시킵니다.

수학 및 머신 러닝에서 매개 변수의 역할

수학적 연산에는 하나 또는 두 개의 기호가 포함될 수 있으며, 다양한 조합에 따라 다양한 결과가 나올 수 있습니다.

프로세스에 더 많은 매개변수를 도입하면 분류 및 규칙 결정을 개선할 수 있습니다.

매개변수가 많은 머신러닝 모델은 다양한 문제를 해결할 수 있으며, 기존 알고리즘에서 자가 학습 모델로의 전환은 인공 지능에 큰 영향을 미쳤습니다.

머신 러닝에서 데이터와 컴퓨팅 성능의 역할

머신러닝은 고양이와 개 사진 등 방대한 양의 데이터에 의존해 모델을 효과적으로 학습시킵니다.

최근 강력한 GPU와 고급 학습 알고리즘이 등장하면서 머신 러닝의 성장이 가속화되어 알파고와 ChatGPT와 같은 시스템이 등장했습니다.

데이터 수집, 라벨링, 디지털화의 지속적인 개선과 경쟁력 있는 컴퓨팅 제품의 개발은 앞으로 머신 러닝과 언어 모델을 더욱 발전시킬 것으로 기대됩니다.

머신 러닝(ML)은 기술적 발전의 토대를 마련했지만, 복잡하고 수동적인 특성으로 인해 언어 모델(LM)에 비해 사용자 친화적이지 못합니다.

ML은 추천 시스템, 시계열 예측, 이미지 인식, 자연어 처리와 같은 분야에서 여전히 널리 사용되고 있습니다.

LM은 자연어 처리를 지배해 왔으며 편리함을 제공하지만, 비용이 많이 들고 재교육이나 수정이 필요한 작업에는 적합성이 떨어질 수 있습니다.

서비스 제공에서 AI와 머신 러닝의 역할

AI와 머신러닝은 고가의 편리한 제품에서 버그를 수정하고 기능을 구현하는 데 필수적입니다.

AI는 다양한 작업을 처리할 수 있지만 모든 작업을 수행하는 것은 아니며, 머신러닝은 개인화된 추천과 이미지 인식에 탁월합니다.

Amazon과 Google 같은 기업에서는 이러한 서비스를 위한 기성 API를 제공하고 있으므로 특정 요구에 맞게 사전 학습된 모델을 쉽게 미세 조정하고 수정할 수 있습니다.

쿠팡과 같은 추천 시스템은 사용자의 행동을 학습하고 그에 따라 추천을 조정하면서 실시간으로 작동합니다.

시스템의 효율성은 데이터 축적과 트렌드 인식에 영향을 받지만, 과도한 데이터로 학습하는 데에는 한계가 있습니다.

지저분한 데이터는 잘못된 결과와 비효율적인 AI로 이어질 수 있으므로 성공적인 머신러닝을 위해서는 적절한 데이터 정리와 관리가 매우 중요합니다.