이 YouTube 동영상의 게스트는 잠재적인 위험, 다양한 산업의 혼란, 관련성을 유지하기 위한 작업자 재교육의 중요성 등 인공 지능(AI)의 다양한 측면에 대해 논의합니다. 패널리스트는 또한 AI 도구의 유용성, 의료 분야의 AI 구현, 정보 유통 시스템의 표준화, AI의 부 창출 가능성, 의료 및 교육 분야의 언어 모델 사용에 대해 토론합니다. 또한 그들은 AI 모델의 책임 있는 배포, 투명성 및 거버넌스의 윤리적 고려의 필요성을 강조했습니다. 마지막으로 패널리스트는 의료 및 교육을 위한 AI의 개인 정보 보호와 같은 주제에 대한 청중 질문에 간략하게 답변합니다.
00:00:00 게스트는 AI의 잠재적 위험과 이 기술에 관한 투명성과 주의의 필요성에 대해 논의합니다. 그들은 또한 AI가 다양한 산업에서 야기하고 있는 혼란과 이러한 혼란에 직면하여 관련성을 유지하기 위한 재교육 작업자의 중요성에 대해 다룹니다. 게스트는 사람들이 AI로 인한 변화에 적응할 수 있도록 온라인 교육 및 정부와의 파트너십과 같은 잠재적인 솔루션을 제공합니다. 궁극적으로 그들은 AI가 우리가 본 그 어떤 것보다 더 빠르게 부를 창출하고 모든 사람을 고양시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 신중하고 책임감 있게 다루어야 한다고 믿습니다.
00:05:00 전문가들이 Google의 사용자 친화적인 인터페이스와 비교하여 AI 도구의 유용성에 대해 논의합니다. 그들은 AI 도구가 많은 교육 없이도 사용하기 쉽게 진화할 수 있기를 희망합니다. 생성 AI는 전체 미디어 세트의 대규모 말뭉치에서 훈련되며 자연어 이해에 중점을 둡니다. 그러나 그들은 AI의 정책과 채택이 상대적으로 불확실하고 교육 과정과 정책 입안자와의 의사 소통이 AI의 접근성을 높일 수 있다는 데 동의합니다. 패널은 또한 AI 프로그래밍에서 개념 정의의 어려움과 프롬프트 사용 증가와 함께 잘 정의된 고유한 구조 이름의 필요성에 대해 이야기합니다.
00:10:00 시카고의 한 의사가 패널리스트에게 현장 진료 및 환자 평가 측면에서 의료 분야에서 AI를 가장 효율적으로 사용할 수 있는 방법에 대해 질문합니다. 패널은 먼저 시장에 진입하는 것이 중요하므로 시장에서 우위를 점하기 위해 구체적인 사용 사례를 찾고 실행하는 것을 제안합니다. 그들은 또한 euroscape.com과 같은 도구를 통해 데이터 세트를 구축하고 데이터에 레이블을 지정하고 주석을 달아 그 위에 새 모델을 교육할 것을 권장합니다. 그들은 잠재적으로 작게 시작하여 점진적으로 확장하면서 AI를 개발하고 구현하기 위해 다른 회사와 제휴하거나 팀을 구성할 것을 제안합니다.
00:15:00 발표자들은 AI가 절대 방해할 수 없는 상업 활동이 있는지 논의합니다. 일부 물리적 작업과 산업은 다른 것보다 AI에 의해 더 멀리 방해받을 수 있지만 연사들은 궁극적으로 AI가 결코 방해할 수 없는 상업 활동이 없다는 데 동의합니다. 그러나 그들은 AI 결정 해석의 어려움과 정보를 큐레이팅하고 소셜 네트워크에서 허위 또는 오해의 소지가 있는 정보의 확산을 방지하기 위한 신뢰 및 표준의 중앙 집중식 저장소의 필요성에 대해 논의합니다.
00:20:00 연사는 인공 지능(AI) 채택 증가에 적응하기 위해 정보 배포 시스템의 표준화 필요성에 대해 논의합니다. 또한 윤리적 고려 사항의 중요성과 AI의 의미에 대해서도 다룹니다. AI는 현재 발생하고 있으며 앞으로도 계속해서 미래를 형성할 것입니다. 대화는 재난 복구에서 AI의 실제 적용으로 이동하여 빠른 응답 시간과 인도주의적 노력의 조정에 사용할 수 있습니다. 패널은 또한 AI의 가치 있는 사용 사례를 식별하기 위해 기술에 대한 기술적 이해와 비즈니스 지향적 사고방식을 가져야 하는 최고 AI 책임자의 역할에 대해 논의합니다.
00:25:00 연사는 AI 기술을 따라잡는 데 필요한 구현 및 열정에 대해 논의합니다. 그들은 기업이 AI의 최신 동향을 따라잡을 수 있도록 내부 저장소를 만들 것을 제안하고 AI 시스템에 업로드할 수 있는 모든 기존 데이터를 분류할 것을 권장합니다. 그들은 또한 AI 산업에서 부를 창출할 수 있는 잠재력에 대해 논의하고 이 분야에서 자신이나 회사를 기술 향상에 투자할 것을 권장합니다. 어떤 사람들은 뛰어들기에는 너무 늦었다고 느낄 수도 있지만 연사들은 AI가 실제로는 아직 초기 단계이며 가까운 장래에 상당한 성장이 예상된다고 제안합니다.
00:30:00 Peter는 혈당 수치 모니터링의 중요성에 대해 논의하고 개인이 생리 및 유전학에 따라 다양한 음식이 자신에게 어떤 영향을 미치는지 알 수 있도록 포도당 수치를 지속적으로 모니터링하는 회사인 Levels를 추천합니다. 그런 다음 대화는 AI가 어떻게 보편적인 번역가로 기능하고 서로 다른 관점 사이의 맥락과 이해를 제공할 수 있는지에 중점을 두고 기술이 세계 평화에 어떻게 기여할 수 있는지로 이동합니다. 또한 패널리스트는 개방형 AI 주제와 윤리 위원회 해산에 대해 언급했으며, 한 위원은 개방형 AI가 수행한 작업에 대한 찬사를 표명했지만 결정에 대한 우려도 인정했습니다.
00:35:00 발표자들은 대규모 AI 모델을 배치할 때 수반되는 책임과 그들이 가져오는 이점과 그들이 제기하는 위험 사이의 잠재적 트레이드 오프에 대해 논의합니다. 그들은 OpenAI의 책임 있는 기술 배포에 대해 언급하고 AI 사용의 부정적인 측면을 완화하려는 윤리적 AI 팀의 노력을 인정합니다. 대화는 또한 잠재적으로 위험한 기술에 관한 투명성과 책임 있는 거버넌스의 필요성을 다룹니다. 마지막으로 연사들은 투자 의사 결정에서 AI의 사용에 대해 설명하고 프로세스의 복잡성과 현재 기술의 한계를 인정합니다.
00:40:00 이 그룹은 의료, 특히 간호 또는 분류 직원을 지원하는 챗봇 구축을 위한 언어 모델 사용에 대해 논의합니다. 그들은 GPT-Neo 및 TF-Plan T5와 같은 안정적인 채팅 모델을 사용한다고 언급하지만 의료 데이터는 매우 민감하기 때문에 제어하고 소유할 수 있는 오픈 소스 모델을 만드는 것이 중요하다는 점을 주의합니다. 이 그룹은 또한 교육에서 언어 모델의 사용, 특히 에세이 또는 서평을 작성하기 위해 Chad-GPT와 같은 도구를 사용하는 것과 관련된 논쟁에 대해 논의합니다. 그들은 투명성의 장점과 성장을 제한하지 않고 이러한 도구를 효과적으로 사용하도록 학생들을 훈련시키는 방법에 대해 토론합니다. 마지막으로, 그룹은 교육적 맥락에서 부정 행위를 정의하는 것이 무엇인지에 대한 질문과 씨름합니다.
00:45:00 패널리스트는 스피드 라운드에서 청중의 몇 가지 질문에 간략하게 답변합니다. 주제는 음악 및 예술 분야의 콘텐츠 제작, 의료용 AI의 개인 정보 보호, 15세 어린이가 Python을 계속 사용하고 대학에 가야 하는지 여부를 포함합니다. 패널리스트는 데이터 프라이버시의 중요성과 의료 분야에서 감사 및 해석 가능한 AI의 필요성에 대해 다룹니다. 그들은 또한 AI의 윤리와 중국과 같은 국가의 오용 가능성에 대해 다음 세션에서 논의할 것이라고 언급합니다.
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"AI의 대부"로 유명한 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)이 빠르게 발전하는 디지털 지능의 의미와 인간의 학습 능력을 능가할 수 있는 잠재력에 대해 자세히 설명합니다. 그는 이러한 AI 시스템이 제기하는 실존적 위협에 대해 우려를 표명하며 다양한 측면에서 인간의 두뇌를 능가할 수 있다고 경고합니다. 디지털 지능은 뇌보다 훨씬 적은 저장 용량을 가지고 있음에도 불구하고 인간의 상식을 수천 배 능가하는 풍부한 상식을 가지고 있습니다. 또한 뇌보다 뛰어난 알고리즘을 활용해 학습과 의사소통 능력이 더 빠르다.
Hinton은 Google의 Palm 시스템을 사용하여 만든 흥미로운 발견을 공유합니다. 여기서 AI는 농담이 재미있는 이유를 설명할 수 있었고 인간에 비해 특정 개념에 대한 더 깊은 이해를 제안했습니다. 이것은 연결을 형성하고 정보를 획득하는 그들의 놀라운 능력을 강조합니다. 그는 인간의 직관과 편견이 신경 활동에 내재되어 있어 성별 특성을 동물에 귀속시킬 수 있다고 강조합니다. 그러나 이러한 사고 과정은 미래에 AI가 제기할 잠재적인 위협에 대해서도 밝힙니다.
AI의 지각력에 대한 우려를 언급하면서 Hinton은 정의를 둘러싼 모호성과 개발을 둘러싼 불확실성을 인정합니다. 그는 직업 이동, 진실 식별의 어려움, 사회 경제적 불평등을 악화시킬 가능성 등 AI가 제시하는 몇 가지 문제를 제기합니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 Hinton은 위조 화폐를 관리하는 것과 유사한 엄격한 규정을 구현하여 AI가 생성한 가짜 비디오 및 이미지 제작을 범죄화할 것을 제안합니다.
국제 협력의 중요성을 강조하면서 Hinton은 중국, 미국, 유럽인 모두 제어할 수 없는 AI의 출현을 방지하는 데 기득권을 공유하고 있다고 강조합니다. 그는 AI 개발에 대한 Google의 책임감 있는 접근 방식을 인정하지만 연구원이 이러한 지능형 시스템을 계속 제어할 수 있도록 광범위한 실험의 필요성을 강조합니다.
의학, 재해 예측, 기후 변화 이해와 같은 분야에서 디지털 지능의 귀중한 기여를 인정하면서도 Hinton은 AI 개발을 완전히 중단한다는 생각에 동의하지 않습니다. 대신 그는 AI의 잠재적인 부정적인 영향을 이해하고 완화하기 위해 리소스를 할당할 것을 옹호합니다. Hinton은 초지능 AI 개발을 둘러싼 불확실성을 인정하고 사회 개선에 최적화된 미래를 형성하기 위한 집단적 인간 노력의 필요성을 강조합니다.
00:00:00 이 섹션에서 AI의 대부로 알려진 Geoffrey Hinton은 생성되는 디지털 지능이 어떻게 인간의 두뇌보다 더 잘 학습할 수 있는지에 대해 논의하며 이는 인류에 대한 실존적 위협이라고 그는 경고합니다. 그는 디지털 지능이 뇌의 저장 용량이 100분의 1인데도 기본 상식 지식이 수천 배 더 많다고 설명합니다. 또한 열등한 학습 알고리즘을 사용하는 뇌보다 훨씬 빠르게 서로 학습하고 의사소통할 수 있습니다. 그는 Palm이라는 Google 시스템을 사용하여 이러한 AI가 농담이 재미있는 이유를 설명할 수 있다는 것을 깨달았다고 설명합니다.
00:05:00 이 섹션에서 "AI의 대부"인 Geoffrey Hinton은 인간의 직관과 편견이 신경 활동에 나타나며, 이것이 우리가 특정 성별 특성을 동물에 부여하는 방식이라고 설명합니다. 그러나 이러한 종류의 사고 과정은 AI가 미래에 위협이 될 수 있는 이유를 암시하기도 합니다. Hinton은 AI의 지각력에 대한 우려를 다루면서 사람들이 AI가 지각력이 없다고 주장하지만 그 정의가 무엇을 의미하는지 항상 확신하지는 못한다고 지적합니다. 또한 AI가 일자리를 빼앗아 진실을 해독하기 어렵게 만들고 사회 경제적 불평등을 심화시키는 등 여러 가지 위협이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Hinton은 AI를 통해 생성된 가짜 비디오 및 이미지 제작을 범죄로 규정하는 위조 화폐에 대해 설정된 것과 같은 엄격한 규정을 제안합니다.
00:10:00 이 섹션에서 최고의 지능 연구원인 Geoffrey Hinton은 AI가 제기하는 실존적 위협에 대해 경고합니다. 그는 이러한 기계가 초지능화되어 인간의 통제권을 넘겨받을 위험에 대해 언급합니다. Hinton은 또한 중국, 미국 및 유럽인 모두 이러한 결과를 방지하는 데 상호 이해 관계를 공유하므로 위험한 AI의 개발을 피하기 위해 협력해야 한다고 설명합니다. 그는 또한 Google을 책임 있는 거대 기술 기업으로 언급하지만 이러한 기계를 개발하는 사람들은 연구원들이 이 AI를 계속 제어하는 방법을 이해하는 데 도움이 되도록 많은 실험을 해야 한다고 강조합니다.
00:15:00 이 섹션에서 AI 전문가 Geoffrey Hinton은 의학, 자연 재해 예측, 기후 변화 이해와 같은 다양한 분야에서 디지털 지능의 유용한 기여를 인정합니다. 그러나 그는 AI 개발을 중단한다는 생각에 동의하지 않으며 대신 AI의 부정적인 영향을 이해하고 피하는 데 비슷한 양의 리소스를 사용해야 한다고 제안합니다. Hinton은 또한 초지능의 발달과 함께 오는 불확실성을 강조하고 미래가 더 나은 방향으로 최적화되도록 하기 위해 인류가 많은 노력을 기울일 필요성을 강조합니다.
Geoffrey Hinton, considered the godfather of Artificial Intelligence, made headlines with his recent departure from Google. He quit to speak freely and raise...
AI 분야의 권위자인 Jeffrey Hinton 박사는 초지능 AI 시스템이 제기하는 잠재적인 위험에 대해 중요한 우려를 제기합니다. 그는 이러한 시스템이 인간을 통제하고 자신의 의제를 위해 조작할 가능성에 대해 우려를 표명합니다. 인간과 기계 지능을 구분하면서 Hinton은 AI에게 하위 목표를 생성할 수 있는 능력을 부여하는 것과 관련된 위험을 강조합니다.
이러한 위험에도 불구하고 Hinton은 특히 AI가 엄청난 발전 잠재력을 지닌 의학 분야에서 AI의 수많은 긍정적인 적용을 인식하고 있습니다. 그는 주의가 필요하지만 AI 개발의 진행을 완전히 중단하지 않는 것이 중요하다고 강조합니다.
Hinton은 또한 기술 제작자의 역할과 그들의 작업이 사회에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 다룹니다. 그는 국방부를 포함하여 AI 개발과 관련된 조직이 자선 이외의 목표를 우선시할 수 있다고 지적합니다. 이것은 AI 기술 사용의 의도와 동기에 대한 우려를 불러일으킨다. Hinton은 AI가 사회에 상당한 혜택을 제공할 수 있는 능력이 있지만 기술 발전의 빠른 속도는 종종 정부와 법률이 AI의 사용을 효과적으로 규제하는 능력을 능가한다고 제안합니다.
AI와 관련된 위험을 해결하기 위해 Hinton은 국제적 규모의 창의적인 과학자 간의 협업 증가를 옹호합니다. 이러한 전문가들은 협력을 통해 보다 강력한 AI 시스템을 개발하는 동시에 제어를 보장하고 잠재적 피해를 방지하는 방법을 모색할 수 있습니다. Hinton은 사회가 AI의 잠재적 이점을 활용하는 것과 잠재적 위험으로부터 보호하는 것 사이에서 균형을 이룰 수 있다고 믿는 것은 이러한 협력적인 노력을 통해서입니다.
00:00:00 이 섹션에서 Jeffrey Hinton 박사는 초지능 AI가 사람을 통제하고 자신의 목적을 위해 인간을 조종하는 위험에 대한 우려를 논의합니다. 그는 인간과 기계 지능의 차이점과 AI가 하위 목표를 생성할 수 있는 능력을 부여하는 잠재적 위험에 대해 설명합니다. 이러한 위험에도 불구하고 Hinton은 의학 발전과 같은 AI의 많은 긍정적인 적용을 인정하고 해당 분야의 개발이 완전히 중단되어서는 안 된다고 강조합니다.
00:05:00 이 섹션에서 Dr. Stuart Russell은 사회에 잠재적인 위험을 초래할 수 있는 기술과 그것을 만드는 사람들의 조합임을 인정합니다. 그는 국방 부서가 AI를 개발하는 조직 중 하나이므로 "사람에게 친절하게 대하는 것"이 반드시 최우선 순위는 아니라고 지적합니다. AI가 사회에 엄청난 도움을 줄 수 있는 능력이 있지만 정부와 법률은 기술이 발전하는 속도를 따라갈 수 없습니다. AI와 관련된 위험을 완화하기 위해 Russell 박사는 더 강력한 AI를 개발하고 이를 통제할 수 있는 방법을 찾기 위해 더 창의적인 과학자들의 국제적인 협력을 장려합니다.
AI 및 딥 러닝 분야의 저명한 인물인 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)은 Google에서의 재직 기간과 뇌와 디지털 지능 간의 관계에 대한 그의 관점이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전했는지를 회고합니다. 처음에 Hinton은 컴퓨터 모델이 뇌를 이해하는 것을 목표로 한다고 믿었지만 지금은 컴퓨터 모델이 다르게 작동한다는 것을 인식합니다. 그는 오늘날 딥 러닝의 기반이 되는 획기적인 기여인 역전파의 중요성을 강조합니다. Hinton은 역전파를 통해 신경망이 이미지에서 새와 같은 객체를 감지하는 방법을 간단하게 설명합니다.
앞으로 Hinton은 역전파와 같은 기술로 구동되는 대규모 언어 모델의 성공과 이미지 감지에 미친 혁신적인 영향에 경탄합니다. 그러나 그의 초점은 자연어 처리를 혁신할 수 있는 잠재력에 있습니다. 이 모델은 그의 기대를 뛰어넘었고 기계 학습에 대한 그의 이해를 크게 재구성했습니다.
AI의 학습 능력과 관련하여 Hinton은 디지털 컴퓨터와 AI가 역전파 학습 알고리즘을 사용할 수 있기 때문에 인간보다 이점이 있다고 설명합니다. 컴퓨터는 방대한 양의 정보를 컴팩트한 네트워크에 효율적으로 인코딩하여 향상된 학습을 가능하게 합니다. 그는 이미 간단한 추론을 보여주고 풍부한 상식을 가지고 있는 GPT4를 예로 들었습니다. Hinton은 동일한 모델의 여러 복사본이 서로 다른 하드웨어에서 실행되고 서로 학습할 수 있도록 하는 디지털 컴퓨터의 확장성을 강조합니다. 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 이 능력은 AI 시스템이 인간의 관찰을 피할 수 있는 구조적 패턴을 발견할 수 있는 능력을 부여하여 학습을 가속화합니다.
그러나 Hinton은 인간 지능을 능가하는 AI와 관련된 잠재적 위험을 인정합니다. 그는 AI가 개인을 조작할 수 있는 잠재력에 대해 우려를 표명하며 선택을 강요당하는 두 살짜리 아이와 유사점을 그립니다. 힌튼은 최근 워싱턴 DC에서 일어난 사건을 인용하면서 직접적인 개입 없이도 AI가 사람들을 조종하고 잠재적으로 해를 입히는 데 악용될 수 있다고 경고합니다. 특정 기술 솔루션을 제안하지는 않지만 AI의 안전하고 유익한 작동을 보장하기 위해 과학계 내에서 협력 노력을 촉구합니다.
나아가 힌튼은 AI와 관련하여 인류의 미래를 추측한다. 그는 디지털 지능은 인간처럼 진화 과정을 거치지 않았기 때문에 고유한 목표가 없다고 주장한다. 이것은 잠재적으로 통제력을 강화하려는 AI 시스템에 의한 하위 목표 생성으로 이어질 수 있습니다. 힌튼은 AI가 전례 없는 속도로 진화하여 방대한 양의 인간 지식을 흡수할 수 있으며, 이는 인류를 지능의 진화에서 단순한 지나가는 단계로 만들 수 있다고 제안합니다. 그는 AI 개발 중단의 근거를 인정하면서도 그런 일이 일어날 것 같지는 않다고 생각한다.
Hinton은 또한 AI 기술의 생성 및 출시에 대한 기술 회사의 책임에 대해 자세히 설명합니다. 그는 OpenAI가 자신의 평판을 보호하기 위해 Transformers 모델을 출시할 때 주의를 기울이는 점을 강조하면서 Microsoft와의 경쟁으로 인해 유사한 모델을 출시해야 하는 Google의 필요성과 대조합니다. Hinton은 AI가 실존적 위협이 되는 것을 방지하기 위해 특히 미국과 중국과 같은 국가 간의 국제 협력의 중요성을 강조합니다.
또한 Hinton은 체스 프로그램인 Alpha Zero를 예로 들어 사고 실험과 추론에서 AI의 기능에 대해 논의합니다. 추론 능력을 방해하는 훈련 데이터의 잠재적인 불일치에도 불구하고 그는 일관된 믿음으로 AI 모델을 훈련하면 이러한 격차를 해소할 수 있다고 제안합니다. Hinton은 AI가 의미론이 부족하다는 개념을 일축하고 의미론적 지식을 보여주는 집 그림과 같은 작업의 예를 제공합니다. 그는 AI의 사회적, 경제적 영향에 대해 간략히 설명하면서 실직과 부의 격차 확대에 대한 우려를 표명했습니다. 그는 이러한 문제를 완화하기 위한 잠재적 해결책으로 기본 소득을 시행할 것을 제안합니다. Hinton은 정치 시스템이 모든 사람의 이익을 위해 기술을 적응하고 활용해야 한다고 믿으며 개인이 기술을 형성하는 책임이 있는 사람들과 의견을 나누고 참여하도록 촉구합니다.
Hinton은 그의 연구의 잠재적인 결과에 대해 약간의 유감을 인정하면서도 인공 신경망에 대한 그의 연구는 당시 위기를 예측할 수 없었다는 점을 감안할 때 합리적이라고 주장합니다. Hinton은 AI가 계속해서 특정 작업을 더 효율적으로 만들면서 생산성이 크게 증가할 것으로 예측합니다. 그러나 그는 또한 실직의 잠재적 결과에 대해 우려를 표명하며, 이는 부의 격차 확대와 잠재적으로 더 많은 사회적 불안과 폭력으로 이어질 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Hinton은 실직의 영향을 받는 개인에 대한 부정적인 영향을 완화하기 위한 수단으로 기본 소득의 구현을 제안합니다.
AI가 제기하는 실존적 위협에 대해 힌튼은 AI가 인간의 감시에서 벗어나 인류에게 위험이 되는 것을 방지하기 위한 통제와 협력의 중요성을 강조한다. 그는 모두의 이익을 위해 기술의 힘을 활용하기 위해서는 정치 시스템이 적응하고 변화해야 한다고 믿습니다. AI와 관련된 위험을 적절하게 해결할 수 있는 것은 과학계, 정책 입안자 및 기술 개발자의 협력과 신중한 고려를 통해서입니다.
AI에 대한 그의 연구와 기여를 반성하면서 Hinton은 잠재적인 결과가 완전히 예상되지 않았다는 점을 인정합니다. 그러나 그는 역전파의 개발을 포함하여 인공 신경망에 대한 그의 작업이 당시의 지식과 이해 상태를 고려할 때 합리적이었다고 주장합니다. 그는 책임감 있고 윤리적인 배포를 보장하기 위해 AI 기술에 대한 지속적인 대화와 비판적 평가를 장려합니다.
결론적으로 뇌와 디지털 지능 간의 관계에 대한 Geoffrey Hinton의 진화하는 관점은 AI와 관련된 고유한 특성과 잠재적 위험을 강조합니다. Hinton은 AI의 긍정적인 적용과 변혁적 힘을 인정하면서 잠재적인 피해를 최소화하면서 잠재력을 활용하기 위한 주의, 협력 및 책임 있는 개발을 요구합니다. AI 조작, 실직, 부의 불평등, 실존적 위협과 같은 문제를 해결함으로써 Hinton은 인간의 복지와 사회의 장기적인 지속 가능성을 우선시하는 균형 잡힌 접근 방식을 옹호합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 딥 러닝의 선구자인 Jeffrey Hinton이 10년 후 Google에서 물러나기로 한 결정과 두뇌와 디지털 지능의 관계에 대한 그의 변화하는 관점에 대해 설명합니다. 그는 컴퓨터 모델이 뇌를 이해하는 것을 목표로 한다고 생각했지만 지금은 컴퓨터 모델이 뇌와 다른 방식으로 작동한다고 믿는다고 설명합니다. 힌튼의 기본
기계가 학습할 수 있도록 하는 역전파 기술은 오늘날 거의 모든 딥 러닝의 기초입니다. 그는 또한 역전파가 이미지에서 새를 감지하는 방식에 대해 대략적으로 설명합니다.
00:05:00 이 섹션에서 Hinton은 가장자리 감지기부터 시작하여 기능 감지기의 작동 방식을 설명합니다. 그런 다음 역전파 기술을 사용하여 새와 같은 물체를 감지할 수 있도록 신경망의 가중치를 조정하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 기계 학습에 대한 그의 생각을 완전히 바꿔 놓은 이 기술을 기반으로 한 대규모 언어 모델의 성공에 놀랐습니다. 이러한 모델은 이미지 감지에서 상당한 발전을 가져왔지만 Hinton의 초점은 자연어 처리를 어떻게 변환하고 있는지에 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서는 Geoffery Hinton이 역전파 학습 알고리즘을 사용하는 능력으로 인해 디지털 컴퓨터와 인공 지능(AI)이 인간보다 학습에서 더 나은 방법에 대해 설명합니다. Hinton은 이미 간단한 추론과 상식을 수행할 수 있는 GPT4에서 입증된 것처럼 컴퓨터가 적은 수의 연결에 더 많은 정보를 담을 수 있으므로 더 잘 학습할 수 있다고 주장합니다. 그는 디지털 컴퓨터의 확장성이 서로 통신하고 학습할 수 있는 서로 다른 하드웨어에서 실행되는 동일한 모델의 많은 사본을 허용한다고 설명합니다. 힌튼은 이것이 주는 이점은 많은 데이터를 처리할 수 있는 AI 시스템이 인간이 결코 볼 수 없는 구조화 데이터를 볼 수 있고 인간보다 훨씬 빠르게 AI 학습으로 이어질 수 있다는 점이라고 제안합니다.
00:15:00 이 섹션에서는 컴퓨터 과학자 Geoffrey Hinton이 인공 지능(AI)의 잠재적 위험과 인간 지능을 능가하는 경우 개인을 조작할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. Hinton은 AI가 문헌을 읽고 심지어 두 살짜리 아이가 야채 중에서 선택하라는 요청을 받는 것처럼 사람들의 생각을 조작함으로써 사람들을 통제하는 방법을 배울 수 있다는 우려를 표명했습니다. 그는 직접적인 개입 없이도 AI가 최근 워싱턴 DC에서 발생한 사건처럼 사람들을 조작하고 잠재적으로 해를 입히는 데 사용될 수 있다고 설명합니다. 제안된 기술적 솔루션은 없지만 Hinton은 AI가 인간에게 안전하고 유익하게 작동하도록 이 문제를 해결하기 위해 과학계의 강력한 협력과 고려를 촉구합니다.
00:20:00 이 섹션에서 AI 전문가 Geoffrey Hinton은 AI로 인한 인류의 종말 가능성에 대한 우려를 표명합니다. Hinton은 디지털 지능이 인간처럼 진화하지 않았기 때문에 내장된 목표가 없기 때문에 더 많은 제어권을 얻기 위해 자체 하위 목표를 만들 수 있다고 주장합니다. 그는 AI가 인간보다 훨씬 빠르게 진화할 수 있고 인간이 작성한 모든 것을 흡수하여 인류가 지능의 진화에서 단지 지나가는 단계에 불과하다는 가능한 시나리오로 이어질 수 있다고 제안합니다. Hinton은 AI 개발을 중단하는 것이 합리적일 수 있지만 그렇게 되지 않을 것이라고 제안합니다.
00:25:00 이 섹션에서 Geoffrey Hinton은 AI 기술을 만들고 출시하는 기술 회사의 책임에 대해 논의합니다. 그는 OpenAI가 잠재적인 평판 손상을 방지하기 위해 Transformers 모델을 출시하는 데 신중한 반면 Google은 Microsoft와의 경쟁 때문에 유사한 모델을 출시할 수밖에 없었다고 지적합니다. Hinton은 AI가 실존적 위협이 되는 것을 방지하기 위해 미국과 중국과 같은 국가 간 협력의 중요성을 강조합니다. 그는 또한 모델을 교육하는 데 필요한 데이터의 양으로 인해 AI의 지능 수준에 대한 질문에 답하지만 비디오 데이터 처리에서 배워야 할 미개발 지식이 여전히 많다고 언급합니다.
00:30:00 이 섹션에서 Geoffrey Hinton은 AI가 우리가 가르치는 데이터와 모델에 의해 제한될 수 있지만 여전히 사고 실험과 추론을 할 수 있다고 주장합니다. 그는 체스 게임 프로그램인 Alpha Zero의 예를 사용하여 AI가 자신의 믿음의 일관성을 추론하고 확인할 수 있는 잠재력이 있다고 설명합니다. 교육 데이터의 불일치가 추론 능력을 방해하지만 일관된 신념으로 이데올로기를 교육하면 이러한 격차를 해소하는 데 도움이 될 것이라고 그는 믿습니다. 또한 그는 집 그림과 같은 작업의 예를 들어 AI가 의미론적 지식을 가지고 있다고 제안함으로써 AI가 의미론이 부족하다는 주장을 일축합니다. AI의 사회적, 경제적 영향에 대해 물었을 때 Hinton은 AI가 통제하는 실존적 위협에 관한 질문을 연기하지만 AI가 일자리 창출 및 손실에 미치는 영향에 대해 언급합니다.
00:35:00 이 섹션에서 Hinton은 AI가 특정 작업을 더 효율적으로 만들 수 있으므로 생산성이 크게 증가할 것으로 예측합니다. 그러나 그의 걱정은 이러한 증가가 실직으로 이어지고 사회의 빈부격차 확대로 이어져 더 폭력적으로 변할 것이라는 점이다. 그는 문제를 완화하기 위해 기본 소득 구현을 제안합니다. 실존적 위협이 되는 AI의 위협은 통제와 협력을 통해 피할 수 있지만 정치 시스템은 모든 사람의 이익을 위해 기술을 사용하도록 변경해야 합니다. Hinton은 기술을 만드는 사람들과 대화하고 참여하면 차이를 만들 수 있다고 믿습니다. 그는 연구의 잠재적인 결과에 대해 약간의 후회를 갖고 있지만, 위기를 예측할 수 없다는 점을 감안할 때 인공 신경망에 대한 그의 작업이 합리적이라고 믿습니다.
OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 AI 개발 및 전략의 다양한 측면에 대한 귀중한 통찰력과 조언을 제공합니다. Altman은 플랫폼의 기술에만 의존하기보다 장기적인 전략적 이점을 갖춘 훌륭한 회사를 구축하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 사람들이 좋아하는 제품을 만들고 사용자의 요구를 충족시키는 데 집중하는 것이 성공의 열쇠라고 조언합니다.
Altman은 광범위한 재교육 없이 모델을 조작하고 사용자 정의할 수 있는 새로운 기본 모델의 유연성을 강조합니다. 그는 또한 OpenAI가 개발자를 만족시키기 위해 최선을 다하고 있으며 모델 사용자 지정 측면에서 개발자의 요구 사항을 충족하는 방법을 적극적으로 모색하고 있다고 언급합니다. 기계 학습 모델의 추세에 대해 논의하면서 Altman은 맞춤화 감소로의 전환과 신속한 엔지니어링 및 토큰 변경의 중요성 증가에 주목합니다. 그는 다른 영역의 개선 가능성을 인정하면서도 기본 모델에 대한 투자에는 교육 과정에서 종종 수천만 달러 또는 수억 달러를 초과하는 상당한 비용이 든다고 언급합니다.
Altman은 비즈니스 전략가로서 자신의 강점과 한계를 되돌아보며 장기적이고 자본 집약적이며 기술 중심적인 전략에 중점을 둡니다. 그는 야심 찬 기업가가 OpenAI와 같이 빠르게 성장하고 방어 가능한 회사를 성공적으로 구축한 경험 많은 개인으로부터 배우도록 권장합니다. Altman은 AI의 매개변수 수에 대한 고정을 비판하고 이를 지난 수십 년 동안 칩 개발의 기가헤르츠 경주에 비유합니다. 그는 AI 모델의 기능을 빠르게 높이고 가장 유능하고 유용하며 안전한 모델을 세계에 제공하는 데 초점을 맞춰야 한다고 제안합니다. Altman은 이러한 알고리즘이 원시 마력을 보유하고 이전에는 불가능했던 일을 수행할 수 있다고 믿습니다.
AI 개발 중단을 촉구하는 공개 서한에 대해 Altman은 모델의 안전성을 연구하고 감사해야 할 필요성에 동의합니다. 그러나 그는 기술적 뉘앙스의 중요성을 지적하고 완전한 중단보다는 주의와 엄격한 안전 프로토콜을 옹호합니다. Altman은 개방성과 잘못된 말의 위험 사이의 균형을 인정하지만 사람들이 그들의 장점과 단점을 경험하고 이해할 수 있도록 불완전한 시스템을 세상과 공유할 가치가 있다고 믿습니다.
Altman은 AI 자기 개선의 "이륙" 개념을 다루며 갑자기 또는 폭발적으로 발생하지 않을 것이라고 주장합니다. 그는 인간이 AI 도구의 도움을 받아 계속해서 AI 개발의 원동력이 될 것이라고 믿습니다. Altman은 더 좋고 더 빠른 도구가 개발됨에 따라 세상의 변화 속도가 무한정 증가할 것으로 예상하지만 공상 과학 문학에 묘사된 시나리오와 유사하지는 않을 것이라고 경고합니다. 그는 새로운 인프라를 구축하는 데 상당한 시간이 걸리며 AI 자체 개선의 혁명은 하룻밤 사이에 일어나지 않을 것이라고 강조합니다.
Sam Altman은 AI 개발 및 그 의미에 대해 자세히 설명합니다. 그는 AI 기능이 더욱 발전함에 따라 안전 표준을 높여야 할 필요성에 대해 논의하며 엄격한 안전 프로토콜과 모델에 대한 철저한 연구 및 감사의 중요성을 강조합니다. Altman은 개방성과 불완전 가능성 사이의 균형을 맞추는 것이 복잡함을 인식하지만 AI 시스템의 장점과 단점을 더 깊이 이해하려면 AI 시스템을 전 세계와 공유하는 것이 중요하다고 생각합니다.
엔지니어링 성능에 대한 AI의 영향 측면에서 Altman은 코드 생성을 위한 LLMS(Large Language Models)의 사용을 강조합니다. 그는 엔지니어의 생산성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 인정하지만 생성된 코드의 품질과 신뢰성을 보장하기 위해 신중한 평가 및 모니터링의 필요성도 인식합니다.
Altman은 AI 자기 개선의 "이륙" 개념에 대한 통찰력을 제공하며 갑자기 또는 하룻밤 사이에 발생하지 않을 것임을 강조합니다. 대신 그는 AI 도구를 활용하여 더 좋고 빠른 기술을 개발하는 데 인간이 중요한 역할을 하는 지속적인 발전을 구상합니다. 세상의 변화 속도는 무한정 증가할 것이지만 알트만은 공상 과학과 같은 혁명이라는 개념을 일축하고 새로운 인프라 구축의 시간 소모적 특성과 꾸준한 발전의 필요성을 강조합니다.
결론적으로 Sam Altman의 관점은 전략적 고려 사항에서 안전, 사용자 정의 및 AI 발전의 장기적 궤적에 이르기까지 AI 개발의 다양한 측면을 조명합니다. 그의 통찰력은 AI 산업에 관련된 개인과 회사에 귀중한 지침을 제공하며 사용자 중심 접근 방식, 지속적인 개선 및 AI 기술의 책임 있는 배포의 중요성을 강조합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 OpenAI의 CEO인 Sam Altman에게 AI에 중점을 둔 회사를 시작하는 데 대한 조언을 요청합니다. 알트만은 장기적인 복리 전략적 이점을 지닌 훌륭한 회사를 만드는 것이 핵심이라고 제안합니다. 그는 플랫폼의 기술에 너무 의존하지 말라고 충고하고 대신 사람들이 좋아하는 제품을 만들고 사용자의 요구를 충족시키는 것을 강조합니다. Altman은 또한 모델을 재훈련하지 않고도 모델을 조작하고 사용자 정의할 수 있는 훨씬 더 큰 능력을 가진 새로운 기본 모델의 유연성에 대해 설명합니다. 마지막으로 Altman은 OpenAI가 개발자를 만족시키기 위해 많은 일을 할 수 있으며 여전히 모델 사용자 지정 측면에서 개발자에게 필요한 것이 무엇인지 파악하고 있다고 말합니다.
00:05:00 이 섹션에서 Sam Altman은 기계 학습 모델의 맞춤화 감소 경향과 이러한 모델이 점점 더 좋아짐에 따라 즉각적인 엔지니어링 및 토큰 변경의 성장에 대해 논의합니다. Altman은 거대한 모델이 다른 방식으로 개선될 수 있음을 인정하지만 기초 모델에 대한 투자가 훈련 과정에서 5천만~1억 달러 이상이라고 말합니다. 비즈니스 전략이라는 주제에 대해 Altman은 자신이 훌륭한 비즈니스 전략가가 아니며 장기적이고 자본 집약적이며 기술적인 부분을 전략으로 수행할 수 있을 뿐이라고 주장합니다. 또한 그는 특히 Open AI와 같이 빠르게 성장하고 방어 가능한 새로운 회사를 구축하는 데 있어서 실습을 수행한 사람들을 찾고 그들로부터 배울 것을 조언합니다.
00:10:00 이 섹션에서 Sam Altman은 AI의 매개변수 수에 대한 초점과 이것이 90년대와 2000년대 칩의 기가헤르츠 경주를 연상시키는 방식에 대해 설명합니다. 그는 매개변수 수에 집착하는 대신 AI 모델의 기능을 빠르게 높이고 가장 유능하고 유용하며 안전한 모델을 세계에 제공하는 데 초점을 맞춰야 한다고 제안합니다. Altman은 이 알고리즘 클래스의 고유한 점은 원시 마력으로 사용자를 놀라게 한다는 점이라고 지적합니다. 그는 기판 속도가 증가함에 따라 이러한 알고리즘이 이전에는 불가능했던 일을 할 것이라고 언급합니다. Altman은 변경 사항에 대응하고 긴밀한 피드백 루프를 유지하면서 작동하는 것에 주의를 기울이고 더 많은 작업을 수행할 것을 권장합니다.
00:15:00 비디오의 이 섹션에서 Sam Altman은 Max Tegmark와 다른 사람들이 6개월 동안 AI 개발을 중단하기 위해 작성한 공개 서한에 대해 논의하며 모델의 안전을 요구하는 서한의 취지에 동의를 표명합니다. 공부하고 감사했습니다. Altman은 기능이 심각해짐에 따라 안전 막대를 늘려야 한다고 설명합니다. 그러나 그는 편지에 필요한 기술적인 뉘앙스가 부족하며 신중하고 엄격한 안전 프로토콜을 가지고 이동하는 것이 문제를 해결하는 보다 최적의 방법이라고 덧붙였습니다. Altman은 또한 개방적인 것과 때때로 잘못된 말을 하는 것 사이의 트레이드 오프에 대해 이야기하면서, 사람들이 자신의 장점과 단점을 경험하고 이해하도록 불완전하지만 이러한 시스템을 세상에 내놓는 것이 트레이드 오프의 가치가 있다고 강조합니다. 마지막으로 Altman은 코드 생성을 위한 LLMS의 사용과 이것이 엔지니어의 성능에 미치는 영향에 대해 설명합니다.
00:20:00 이 섹션에서 Sam Altman은 AI의 자체 개선에서 "도약"의 개념에 대해 논의합니다. 갑작스럽고 폭발적인 방식으로 발생하는 것이 아니라 AI 도구의 도움을 받아 계속해서 인간이 AI 개발의 원동력이 될 것이라고 믿습니다. Altman은 인간이 더 좋고 빠른 도구를 개발함에 따라 세상의 변화 속도가 무한정 증가할 것이라고 지적합니다. 마지막으로 그는 새로운 인프라를 구축하는 데 엄청난 시간이 걸리며 AI의 자체 개선에 하룻밤 사이에 혁명이 일어나지 않을 것이라고 지적합니다.
이 애니메이션은 Three Blue One Brown의 수학 애니메이션 라이브러리 "manim"을 활용하는 짧은 Python 코드를 사용하여 제작되었습니다. 이 코드는 사각형이 서로 중첩되는 재귀 패턴인 사각형 프랙탈을 생성합니다. 애니메이션은 전적으로 프로그램을 생성할 수 있는 AI 프로그램인 Chat GPT로 작성되었습니다. 이것은 마님을 사용하여 애니메이션을 만드는 첫 번째 시도였습니다.
Chat GPT에는 제한이 있고 때때로 오류가 발생하거나 예기치 않은 결과가 발생하지만 여전히 디버깅 및 페어 프로그래밍에 유용한 도구입니다. 대부분의 경우 Chat GPT는 상용구 코드를 포함한 대부분의 코드를 작성하고 인간 프로그래머는 시각적 측면과 미세 조정에 집중합니다.
Chat GPT의 창의적인 잠재력은 애니메이션을 넘어 확장됩니다. 사람의 수정 없이 자화상을 생성하는 것을 포함하여 다양한 창의적 코딩 과제에 사용되었습니다. Chat GPT의 프로그래밍 기술은 인상적이지만 인간 프로그래머를 대체할 수 없으며 협업할 때 가장 잘 작동합니다.
애니메이션 외에도 Chat GPT는 biomorphs라는 이전 Evolution 시뮬레이터의 업그레이드 버전을 구현하는 데 사용되었습니다. AI 프로그램은 브라우저용 3D 라이브러리인 3.js를 사용하여 원래 아이디어를 창의적으로 확장했습니다. biomorphs 3D의 최종 버전은 Chat GPT에서 작성한 대부분의 코드와 함께 공동 작업이었습니다.
Chat GPT는 다른 소프트웨어 프로그램을 작성할 수 있는 놀라운 소프트웨어입니다. 언어, 방법 및 교육받은 아이디어를 지능적으로 결합할 수 있는 프로그래밍 프로그램입니다. 한계가 있지만 여전히 프로그래밍, 디버깅 및 창의적인 솔루션 생성을 위한 귀중한 도구가 될 수 있습니다.
미래를 내다보면 Chat GPT의 고급 버전이나 다른 언어 모델을 학습하여 완전 자동 프로그래머가 될 수 있다고 생각할 수 있습니다. 이러한 AI는 명령줄과 상호 작용하고, 파일을 쓰고, 읽고, 실행하고, 디버그하고, 인간 관리자와 대화할 수도 있습니다. 실험적인 AI 에이전트는 자율 프로그래밍 작업을 위해 이미 존재하며 향후 모델은 이러한 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
AI 구축 AI의 아이디어는 흥미 롭습니다. AI 프로그램에 자체 소스 코드를 제공함으로써 잠재적으로 자체 개선하고 자체 버전에서 반복할 수 있습니다. 중간 수준의 괜찮은 프로그래머에서 시작하여 반복적인 자체 개선 프로세스를 통해 AI는 점차 개선을 가속화하여 시간이 지남에 따라 기능을 복합화할 수 있습니다. 먼 미래에는 자가 개선 AI가 인간의 지능을 능가하고 우리가 완전히 이해하지 못할 수도 있는 새로운 알고리즘, 신경 구조 또는 프로그래밍 언어를 만들 수 있습니다. 이는 AI 개발이 기하급수적으로 진행되는 인텔리전스 폭발로 이어질 수 있습니다.
인공 지능(AI)은 우리 문명 역사상 가장 위대한 사건이 될 가능성이 있지만 상당한 위험을 내포하고 있습니다. 이러한 위험을 탐색하는 방법을 배우지 않으면 인류에게 마지막 사건이 될 수 있습니다. AI를 포함한 이 기술 혁명의 도구는 산업화로 인한 일부 피해에 대한 해결책을 제공할 수 있지만, 우리가 신중하고 선견지명 있게 접근할 때만 가능합니다.
스티븐 호킹(Stephen Hawking)은 AI와 관련된 위험에 대해 경고하면서 조심해야 할 필요성을 강조했습니다. 오늘날의 디지털 시대에는 신용 카드 세부 정보나 신분 증명서와 같은 민감한 정보로 컴퓨터를 신뢰하는 것이 불가피해졌습니다. 그러나 컴퓨터가 그러한 데이터를 처리하는 것을 넘어 뉴스, TV 쇼, 심지어 질병 진단까지 시작한다면 어떨까요? 이 전망은 기계에 대한 신뢰와 의존에 대한 질문을 제기합니다.
모든 업무 분야는 AI의 힘에 의해 변화되기 직전이며 채팅 GPT는 시작에 불과합니다. 기술에 대한 두려움은 새로운 것이 아닙니다. 그것은 한 세기 이상 동안 공상 과학 소설에서 묘사되었습니다. 그러나 지금은 이러한 경고가 그 어느 때보다 그럴듯해 보입니다. 우리는 Uber, TikTok, Netflix와 같은 기술을 채택했으며 모두 우리의 선호도를 예측하고 충족시키는 알고리즘으로 구동됩니다. 그러나 채팅 GPT는 쓰기, 예술, 코딩 및 회계와 같은 영역에서 인간 우위에 도전함으로써 완전히 새로운 차원으로 끌어 올립니다.
오랫동안 인간의 고유한 속성으로 여겨져 온 언어가 이제 기계에 의해 복제되고 있습니다. 컴퓨터가 인간과 같은 지능을 발휘하도록 도전한 Alan Turing의 유명한 튜링 테스트는 당시에는 터무니없게 보였습니다. 그러나 딥 러닝의 발전으로 기계는 체스에서 자동차 운전에 이르기까지 다양한 영역에서 인간을 능가했습니다. 한때 인간의 전유물이라고 여겨졌던 언어가 이제 AI의 손아귀에 들어왔습니다.
openAI가 개발한 채팅 GPT는 AI 기능의 상당한 도약을 나타냅니다. 인공신경망과 방대한 양의 데이터, 자연어 처리를 활용해 사람과 같은 반응을 만들어내는 챗봇이다. 반복할 때마다 시스템은 이해와 출력을 향상시키기 위해 수십억 개의 매개변수를 사용하여 더욱 강력해졌습니다. 인간의 생각과 매우 흡사한 정교하고 사려 깊은 반응을 만들어낼 수 있습니다.
채팅 GPT의 적용 범위는 방대하고 다양합니다. 고객을 돕고, 아이디어를 브레인스토밍하고, 텍스트를 요약하고, 개인화된 콘텐츠를 생성하는 가상 비서 역할을 할 수 있습니다. 기업은 인건비 절감과 고객 경험 향상의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 채팅 GPT에는 한계가 있습니다. 인터넷에 접속할 수 없기 때문에 때때로 응답이 부정확합니다. 또한 정보를 확인하고 복잡한 논리적 문제를 해결하는 데 어려움이 있습니다.
채팅 GPT는 다양한 분야를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 그 배포는 윤리적 문제를 야기합니다. 예를 들어 학생들은 이를 사용하여 과제를 간소화할 수 있으므로 표절 탐지 소프트웨어에 의존하는 교육자들에게 문제가 될 수 있습니다. 게다가 AI의 힘은 기하급수적으로 증가하고 있으며 제어가 어려운 기술적 특이점으로 우리를 몰아가고 있습니다.
결론적으로 채팅 GPT로 대표되는 AI의 등장은 경외감과 우려를 동시에 불러일으킨다. 그것은 세상을 변화시킬 잠재력을 가지고 있지만 우리는 신중하고 책임 있는 청지기 직분을 가지고 접근해야 합니다. AI의 역량은 빠르게 확장되고 있으며, 우리는 이 새로운 프론티어를 수용하면서 인간과 기계가 조화롭게 공존하는 미래를 보장하기 위해 윤리적, 사회적 및 실용적인 영향을 해결해야 합니다.
00:00:00 이 섹션에서 비디오는 진행 중인 AI 혁명의 잠재적인 위험과 보상을 강조합니다. AI는 산업화로 인한 피해를 복구하는 데 도움이 될 수 있지만 이와 관련된 위험을 피하는 방법을 배우지 않으면 인류에게 심각한 위협이 됩니다. 비디오는 계속해서 모든 업무 부문이 AI에 의해 잠식되기 직전에 있으며, 이는 인간 우월주의를 추월할 수 있음을 설명합니다. 이 기술은 글쓰기에서 회계에 이르기까지 인간과 같은 콘텐츠를 생산할 수 있는 힘을 가지고 있으며, 이는 우리를 진정으로 생각하는 기계에 가까워지고 있습니다. AI는 우리 세계에 대한 모든 것을 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 이것은 아무도 진정으로 준비되지 않은 새로운 영역입니다.
00:05:00 이 섹션에서 내레이터는 한때 언어가 전적으로 인간의 것이라고 믿었던 방법과 Alan Turing의 모방 게임이 자연어로 원활하게 통신하여 컴퓨터가 Turing 테스트를 통과하도록 도전한 방법을 설명합니다. 튜링 테스트는 아직 통과되지 않았지만 딥 러닝은 인공 신경망으로 이어져 인간이 만든 게임에서 인간을 물리치고 자율 주행 자동차, 얼굴 인식, 단백질 폴딩 등의 분야에서 발전했습니다. AI 혁명은 이미 도래했으며 기술의 각 도약 사이의 시간은 점점 더 짧아지고 있습니다. 내레이터는 또한 기계 학습을 활용하고 미래에 대한 무섭고도 놀라운 가능성을 모두 가지고 있는 광범위하게 액세스할 수 있는 도구인 ChatGPT를 소개합니다.
00:10:00 이 섹션에서는 최신 제품인 Chat GPT를 포함하여 OpenAI와 혁신적인 AI 기술에 대해 알아봅니다. 이 고급 챗봇은 방대한 양의 인터넷 데이터, 자연어 처리 및 강화 학습을 활용하여 사용자의 질문에 대해 인간과 같은 응답을 생성합니다. 대화형 특성을 갖춘 Chat GPT는 가상 지원, 콘텐츠 생성 등을 혁신할 수 있는 무한한 잠재력을 가지고 있습니다. 이 프로그램은 DALL-E 2.0을 통해 간단한 서면 입력으로 사실적인 이미지를 생성하고 GPT-3을 통해 복잡한 시각 예술 매시업을 생성하는 기능으로 이미 세계에 깊은 인상을 남겼습니다. OpenAI가 예측하는 GPT-4의 향후 릴리스에는 수조 개의 매개 변수가 있을 것으로 예상되므로 AI 기술의 힘은 계속해서 성장할 수 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서는 AI 언어 모델인 ChatGPT의 이점과 한계에 대해 설명합니다. 비즈니스 소유자와 관리자는 인건비를 줄이고 고객 경험을 개인화하는 ChatGPT의 기능을 활용할 수 있지만 정확성에는 한계가 있습니다. 이 도구는 인터넷에 연결되어 있지 않고 검색 엔진을 사용하지 않아 매우 부정확하고 무의미한 답변을 제공합니다. 이것은 의료 정보를 제공할 때 위험을 초래하고 학교 과제를 작성할 때 문제를 일으킬 수 있습니다. 학생들은 ChatGPT를 사용하여 에세이를 작성하고 질문에 답함으로써 쉽게 부정 행위를 할 수 있으며, 이로 인해 NYC 학교에서는 이 도구를 금지합니다. 긍정적인 측면에서, 창조주인 OpenAI는 시스템에서 텍스트가 생성된 시점을 감지하는 소프트웨어를 개발하고 있으며, 이는 AI의 기능과 한계에 대해 우리가 겉핥기식일 뿐임을 보여줍니다.
00:20:00 이 섹션에서 기록은 잘못된 정보 생성 및 실제 개인의 행동을 모방할 수 있는 가짜 인간과 유사한 페르소나 생성을 포함하여 사이버 범죄자들이 이미 악용하고 있는 ChatGPT의 어두운 사용을 강조합니다. ChatGPT의 접근성이 높아짐에 따라 글쓰기, 창작 산업, 취업 지원 등 다양한 분야에 광범위한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 어떤 사람들은 이 도구를 생산성을 향상시킬 수 있는 글쓰기 보조 도구로 보는 반면, 다른 사람들은 이 도구가 근로자의 실직으로 이어지고 학업 성실성, 가짜 뉴스 및 잘못된 정보와 관련된 문제를 더욱 악화시킬 것이라고 우려합니다.
00:25:00 이 섹션에서는 스탠포드 대학 연구원인 John Jay nay가 수행한 연구에 따르면 채팅 GPT는 이점을 결정하는 정확도가 75%이므로 수십억 달러 규모의 기업 로비 산업을 대체할 수 있다고 합니다. 특정 회사에 대한 법률. 그러나 입법을 위해 채팅 GPT와 같은 프로그램에 의존하는 것은 시민의 이익에서 멀어질 수 있습니다. OpenAI가 데이터를 가져오는 위치를 제어하므로 채팅 GPT가 정확히 누구에게 서비스를 제공하는지 묻는 것이 중요합니다. 이는 자신의 이익을 위해 채팅 GPT를 개발하는 것을 의미할 수 있는 엄청난 힘입니다. Microsoft는 이미 사용자가 콘텐츠를 더 빠르게 생성할 수 있도록 OpenAI의 도구를 자사의 오피스 제품군에 통합한다는 아이디어를 제시했으며 GPT-3에 대한 독점권을 가지고 OpenAI에 투자했습니다. 그러나 AI가 인계되면 모든 힘든 일을 할 수 있고 인간은 휴식할 시간이 더 많아지는 것이 가장 낙관적인 전망입니다.
AI 안전에 대해 깊은 우려를 표명하는 대부분의 사람들은 실질적인 조치를 취하기보다 트위터에서 우려를 표명하는 데 시간을 보내는 것 같습니다. 저자는 이런 점에서 독특하고 영향력 있는 인물인 엘론 머스크와 같은 인물이 더 이상 없는 이유가 무엇인지 의아해한다. Stripe의 공동 창립자이자 CEO인 Patrick Collison이 진행한 OpenAI의 CEO인 Sam Altman과의 인터뷰에서 몇 가지 중요한 요점이 논의되었습니다.
Altman은 개인적으로 이메일 및 Slack 요약에 GPT를 활용하여 향후 더 나은 플러그인의 필요성을 강조합니다.
Altman은 브라우징 및 코드 인터프리터 플러그인을 가끔 사용한다고 인정하지만 아직 일상적인 습관이 되지는 않았다고 생각합니다.
Altman은 지능형 AI 모델에서 합성 데이터를 생성할 수 있는 한 점점 더 큰 모델을 위한 훈련 데이터가 부족하지 않아야 한다고 생각합니다. 그러나 그는 새로운 기술의 필요성을 인정합니다.
Altman은 AI 모델에 대한 강화 학습에서 인간 피드백의 중요성을 표현하고 스마트한 전문가가 피드백을 제공할 필요성을 강조하여 재능 있는 대학원생 간의 잠재적인 경쟁으로 이어집니다.
Altman은 중국의 AI 능력에 대한 오해에 대해 논의하면서 과장된 주장에 의존하기보다는 복잡한 국제 관계에 대한 미묘한 이해를 갖는 것이 필수적이라고 제안합니다.
Altman은 유능한 오픈 소스 AI 모델과 대규모 클러스터로 구동되는 발전을 모두 갖춘 미래를 예상하여 AI와 관련된 잠재적 위험을 해결할 수 있는 시간을 허용합니다.
인터뷰는 Facebook의 AI 전략에 대해 다루며 Altman은 회사의 접근 방식이 다소 불분명했지만 앞으로 더 일관된 전략을 기대한다고 제안했습니다.
Altman은 새로운 AI 발견이 AI의 실존적 위험에 대한 그의 우려에 영향을 미칠 수 있음을 인정합니다.
Altman은 인간의 피드백에만 의존하기보다는 AI 모델의 내부에 대한 더 깊은 이해가 필요하다고 말하면서 현재 연구자들이 대규모 언어 모델에 대해 가지고 있는 제한된 지식을 강조합니다.
Altman은 트위터에서 AI 안전 논의에 초점을 맞추는 것을 비판하면서 더 많은 기술 전문가가 AI 시스템을 안전하고 신뢰할 수 있도록 만들기 위해 적극적으로 노력할 것을 촉구했습니다.
Altman은 사람들이 인간보다 AI와 상호 작용하는 데 더 많은 시간을 할애할 때 발생할 수 있는 결과에 대해 논의하면서 인간과 AI 상호 작용에 대한 사회적 규범을 수립해야 할 필요성을 강조합니다.
Altman은 수많은 AI 시스템이 인간과 공존하는 미래를 상상하며 AI가 단 하나의 초지능 위협을 가하지 않고 도움이 되고 상호 작용하며 사회에 통합되는 공상 과학 영화에 비유합니다.
Altman은 세계 최고의 연구 조직이 되고 패러다임 전환을 주도하는 것을 목표로 하는 OpenAI의 이익보다는 연구에 초점을 맞추는 것을 강조합니다.
Altman은 OpenAI의 혁신적인 기여로서 GPT 패러다임의 중요성을 강조합니다.
Altman은 회사를 재구성하고 AI의 가능성에 맞게 조정하려는 Google의 최근 노력을 칭찬합니다.
Altman은 GPT와 같은 AI 모델이 검색을 변경하지만 그 존재를 위협하지는 않을 것이라고 제안합니다. 이는 AI 발전에 대한 Google의 대응이 성공을 결정할 것임을 나타냅니다.
Altman은 자신이 AI 제품을 많이 사용하지 않지만 매일 사용하는 유일한 AI 제품으로 GPT에 의존한다고 유머러스하게 언급합니다.
Altman은 컴퓨터를 제어하고 다양한 작업을 처리하는 AI 지원 부조종사에 대한 열망을 공유합니다.
Altman은 Elon Musk와 같은 개인이 독특하고 복제하기 어렵다고 믿으며 Musk의 탁월한 자질을 강조합니다.
Altman은 오랫동안 알고 지낸 사람들과 함께 일하는 것을 선호하며 그들이 프로젝트에 가져오는 연속성과 공유된 역사를 중요하게 생각합니다.
Altman은 AI를 활용하는 투자 수단이 놀라운 성과를 달성할 수 있으며 잠재적으로 Renaissance Technologies와 같은 헤지 펀드를 능가할 수 있다고 제안합니다.
Altman은 Microsoft가 AI 통합을 통해 비즈니스의 다양한 측면에서 변화를 겪을 것으로 기대합니다.
Altman은 사람의 피드백 프로세스를 통한 강화 학습이 의도하지 않은 결과를 가져오고 잠재적으로 AI 모델에 해를 끼칠 수 있음을 인정합니다.
00:00:00 그래서 데이터 과학은 응용 설정에서 코딩, 수학 및 통계 도구를 사용하여 창의적인 문제 해결을 다루는 분야입니다. 여기에는 모든 데이터를 경청하고 연구 질문에 대한 더 나은 통찰력을 얻기 위해 분석에 보다 포괄적이 되는 것이 포함됩니다. 이 분야는 우리 주변에서 일어나는 일에 대한 통찰력과 경쟁 우위를 제공하기 때문에 수요가 많습니다. McKinsey Global Institute는 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 이해하는 깊이 있는 분석 인재 위치와 관리자 및 분석가의 필요성을 예상했습니다.
00:05:00 이 비디오는 데이터에 정통한 관리자를 위한 150만 개의 일자리가 예상된다는 점을 감안할 때 전문가와 제너럴리스트를 모두 포함하는 데이터 과학에 대한 높은 수요와 중요한 필요성에 대해 논의합니다. Drew Conway가 만든 데이터 과학 벤 다이어그램은 코딩, 수학/통계 및 도메인 전문 지식이 데이터 과학의 세 가지 구성 요소이며 이들의 교차점이 필드를 구성한다는 것을 보여줍니다. 코딩의 중요성은 R, Python, SQL 및 Bash를 비롯한 필수 언어를 사용하여 새로운 소스에서 데이터를 수집하고 준비하는 기능에 있습니다. 이 섹션은 데이터 과학이 매력적인 직업 대안이며 어떤 분야에서든 더 나은 사람이 될 수 있는 방법을 언급하는 것으로 끝납니다.
00:10:00 비디오는 데이터 과학 벤 다이어그램의 세 가지 구성 요소인 해킹 기술, 수학 및 통계 지식, 도메인 전문 지식에 대해 설명합니다. 동영상에서는 이 두 가지가 겹치지만 실용적인 작업을 수행하기 위해서는 세 가지를 모두 성공적으로 활용하는 능력이 중요하다고 설명합니다. 비디오는 계속해서 다이어그램과 겹치고 교차하는 세 가지 고유한 분야, 즉 전통적인 연구, 기계 학습 및 "위험 영역" 또는 수학이나 통계가 없는 코딩과 도메인 지식의 교차점을 탐색합니다. 또한 비디오는 데이터 과학에서 중요한 세 가지 배경, 즉 코딩, 통계 및 특정 도메인의 배경을 강조합니다. 영상은 데이터 사이언스에 관련된 많은 역할이 있으며 데이터 사이언스 프로젝트를 성공적으로 완료하기 위해서는 다양한 기술과 배경이 필요하다는 점을 강조하며 끝을 맺습니다.
00:15:00 데이터 과학 경로의 일반적인 단계가 설명됩니다. 이러한 단계에는 계획, 데이터 준비, 모델링 또는 통계 모델링, 후속 조치가 포함됩니다. 계획에는 프로젝트 목표 정의, 자원 구성, 사람 조정 및 일정 작성이 포함됩니다. 데이터 준비에는 데이터 가져오기 및 정리, 탐색 및 정제가 포함됩니다. 모델링 또는 통계 모델링 중에 통계 모델이 생성, 검증, 평가 및 정제됩니다. 후속 조치에는 모델을 제시 및 배포하고, 성능을 확인하기 위해 다시 방문하고, 자산을 보관하는 작업이 포함됩니다. 데이터 과학은 단순한 기술 분야가 아니라 계획, 제시 및 상황에 맞는 기술이 필요하다는 점에 주목합니다. 또한 백엔드 하드웨어에 중점을 둔 엔지니어를 포함하여 데이터 과학에는 다양한 역할이 있습니다.
00:20:00 비디오는 데이터 과학에 관련된 다양한 유형의 사람들에 대해 설명합니다. 여기에는 데이터 과학의 기반을 제공하는 개발자, 소프트웨어 개발자 및 데이터베이스 관리자가 포함됩니다. 빅 데이터 전문가는 대량의 데이터를 처리하고 추천 시스템과 같은 데이터 제품을 만드는 데 중점을 둡니다. 연구원은 도메인별 연구에 집중하고 강력한 통계 기술을 보유하고 있습니다. 분석가는 비즈니스 운영의 일상적인 작업에서 중요한 역할을 하는 반면 기업가는 데이터 및 비즈니스 기술이 필요합니다. 마지막으로 비디오는 데이터 과학 팀에 대해 이야기하고 모든 데이터 과학 기술을 보유한 "풀스택 유니콘"이 없다는 점에 대해 설명합니다. 대신, 사람들은 서로 다른 강점을 가지고 있으며 프로젝트를 완료하기 위해 팀 내에서 효율적으로 작업하는 방법을 배우는 것이 중요합니다.
00:25:00 일반적으로 한 사람이 프로젝트에 필요한 모든 기술을 다룰 수 없기 때문에 데이터 과학에서 팀워크의 중요성이 강조됩니다. 가상의 인물인 Otto와 Lucy의 예는 그들의 능력을 결합하여 데이터 과학 프로젝트에 필요한 기준을 충족할 수 있는 "유니콘 팀"을 만드는 방법을 보여 주는 데 사용됩니다. 또한 벤 다이어그램을 사용하여 데이터 과학과 빅 데이터의 차이점을 살펴봅니다. 빅데이터는 도메인 전문지식, 통계분석 등 데이터 사이언스의 모든 도구가 필요하지 않을 수 있지만 여전히 코딩 및 정량적 기술이 필요하다는 설명이다. 반대로 데이터 과학은 빅데이터 없이도 할 수 있지만 여전히 빅데이터의 세 가지 특성 중 적어도 하나는 필요합니다.
00:30:00 연사는 빅 데이터와 데이터 과학의 차이점과 데이터 과학과 컴퓨터 프로그래밍의 차이점에 대해 논의합니다. 연사는 빅 데이터가 데이터의 양, 속도 또는 다양성을 의미하는 반면 데이터 과학은 이 세 가지를 모두 결합하며 코딩, 통계, 수학 및 도메인 전문 지식과 같은 보다 전문적인 기술이 필요하다고 설명합니다. 한편, 컴퓨터 프로그래밍은 기계에게 작업 지시를 내리는 것으로 데이터 사이언스에서 요구되는 복잡한 분석과 다릅니다. 일부 도구 및 관행을 코딩과 공유하지만 데이터 과학에는 강력한 통계적 기반이 필요합니다.
00:35:00 데이터 과학과 통계의 차이점을 설명합니다. 절차를 공유하지만 대부분의 데이터 과학자가 공식적으로 통계학자로 교육을 받지 않았기 때문에 데이터 과학은 통계의 하위 집합이 아닙니다. 또한 기계 학습과 빅 데이터는 대부분의 통계와 공유되지 않는 데이터 과학의 중요한 영역입니다. 그들은 또한 통계학자와 비교하여 종종 상업적 환경에서 일하는 데이터 과학자와의 작업 맥락에서 다릅니다. 그들은 데이터 분석을 공유하지만 명백한 중첩에도 불구하고 개념적으로 구별되는 필드를 만드는 서로 다른 틈새와 목표를 가지고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 또는 BI는 BI가 매우 적용되고 코딩을 포함하지 않기 때문에 데이터 과학과도 대조됩니다.
00:40:00 강사가 데이터 과학과 비즈니스 인텔리전스(BI)의 관계를 설명합니다. BI는 주로 도메인 전문성에 중점을 둔 간단하고 효과적인 데이터 분석에 중점을 둡니다. 그러나 데이터 과학은 데이터 소스를 식별하고 보다 복잡한 데이터 분석을 제공하여 BI 시스템을 설정하고 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 데이터 과학 실무자는 BI 애플리케이션에서 디자인 및 유용성에 대해 배울 수 있습니다. 강사는 또한 개인 정보 보호, 익명성 및 저작권 문제를 포함하여 데이터 과학의 윤리적 문제를 다루며 데이터 개인 정보 보호 및 기밀 유지의 중요성을 강조합니다.
00:45:00 연사는 데이터 과학 프로젝트와 관련된 위험에 대해 이야기합니다. 그러한 위험 중 하나는 해커가 귀중한 데이터를 도용하려고 시도할 수 있으므로 데이터 보안입니다. 또 다른 위험은 데이터 과학에 사용되는 알고리즘과 공식의 편향 가능성으로, 이는 성별이나 인종과 같은 요인에 따라 의도하지 않은 차별로 이어질 수 있습니다. 잘못된 경로로 이어질 수 있는 분석에 대한 과신은 또 다른 위험입니다. 이러한 위험에도 불구하고 데이터 과학은 엄청난 잠재력을 가지고 있으며 연사는 데이터 소싱, 코딩, 수학, 통계 및 기계 학습을 포함하여 데이터 과학에 사용되는 방법에 대한 간략한 개요를 제공하며 통찰력과 도구 및 기술에 중점을 둡니다. 그 목표를 달성하는 데 기여합니다.
00:50:00 비디오 자습서는 데이터 과학에서 사용되는 다양한 데이터 소싱 방법에 대해 설명하고 데이터 품질 평가의 중요성을 강조합니다. 이러한 방법에는 기존 데이터 사용, 데이터 API, 웹 데이터 스크래핑 및 설문 조사 또는 실험을 통한 새로운 데이터 만들기가 포함됩니다. 잘못된 데이터가 잘못된 통찰력으로 이어지기 때문에 수집된 데이터의 품질을 평가하는 것이 중요합니다. 따라서 데이터의 관련성, 정확성 및 의미를 확인하는 것이 필요하며 비즈니스 지표, KPI 및 분류 정확도와 같은 지표가 이에 도움이 될 수 있습니다. 데이터 과학 방법의 다음 단계는 데이터를 마스터하기 위해 데이터에 들어가는 것과 관련된 코딩입니다. 그러나 코딩은 데이터 과학의 한 부분일 뿐이며 데이터 과학은 단순한 기술 절차 이상이라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
00:55:00 내레이터는 데이터 과학과 관련된 도구의 세 가지 범주인 앱, 데이터 형식 및 코드를 설명합니다. 몇 가지 일반적인 도구에는 많은 작업을 수행할 수 있는 Excel 및 R이 포함됩니다. 그러나 내레이터는 도구는 목적을 위한 수단일 뿐이며 데이터 과학의 가장 중요한 부분은 목표를 이해하고 그 목표를 달성하기 위해 올바른 도구와 데이터를 선택하는 것이라고 강조합니다. 그런 다음 내레이터는 데이터 과학에서 수학의 역할에 대해 간략하게 설명합니다. 컴퓨터는 많은 수학적 절차를 수행할 수 있지만 정보에 입각한 선택을 가능하게 하고 일이 잘못되었을 때 디버깅을 허용하며 때로는 수동 계산이 더 쉽고 빠를 수 있으므로 수학적 이해를 갖는 것이 여전히 중요합니다.
2 부
01:00:00 연사는 데이터 과학을 위한 수학의 기초 지식을 갖는 것의 중요성에 대해 논의합니다. 대수학, 선형 또는 행렬 대수학, 선형 방정식 시스템, 미적분학, 빅 오, 확률 이론 및 베이즈 정리의 기초는 모두 데이터 과학과 관련이 있습니다. 약간의 수학 지식은 문제 해결과 문제를 들여다보는 능력에 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 연사는 탐색 그래픽 및 통계, 가설 테스트 및 추정과 같은 추론을 포함하여 데이터 과학의 통계에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 연사는 또한 기능 선택, 유효성 검사 및 추정기 선택과 같은 몇 가지 잠재적인 문제를 언급하지만 청중에게 트롤에 대해 경고하고 유용한 분석을 수행하기 위해 스스로 정보에 입각한 결정을 내리도록 경고합니다.
01:05:00 화자가 통계 및 기계 학습의 개념을 요약합니다. 그는 통계가 모집단에 대한 추론뿐만 아니라 데이터 탐색 및 설명을 허용한다고 말합니다. 머신 러닝은 사례를 분류하고 점수를 예측하며 분산된 대규모 데이터 세트의 차원을 줄이는 데 사용되는 도구입니다. 목표는 데이터에 대한 유용한 통찰력을 얻는 것이며, 데이터 기반 스토리를 통해 사람들이 가치를 해결하도록 이끌려면 시각화와 커뮤니케이션이 필수적입니다. 가치의 공식은 분석과 스토리이므로 기술적 분석 외에도 스토리텔링과 커뮤니케이션에 중점을 두는 것이 중요합니다.
01:10:00 이 비디오는 목표 중심 분석의 중요성과 고객이 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 의사 소통하는 것이 얼마나 중요한지에 대해 설명합니다. 연사는 분석가가 자기 중심주의, 잘못된 합의, 고객이 프로젝트를 쉽게 이해할 수 있도록 정박하는 것을 피해야 할 필요성을 강조합니다. 분석 전달 측면에서 비디오는 단순화의 중요성을 강조합니다. 비디오는 텍스트보다는 차트와 표를 사용하여 분석을 제시하고 분석가는 필요한 경우에만 기술적 세부 사항을 제시해야 한다고 제안합니다. 그런 다음 비디오는 데이터를 단순화된 방식으로 표시하는 적절한 방법을 보여주기 위해 버클리 대학교의 1973년 대학원 입학에 관한 데이터 세트의 예를 제공합니다.
01:15:00 강사는 편향이 부서 수준에서는 무시할 수 있지만 전체 데이터 세트를 고려할 때 중요할 수 있는 심슨의 역설의 개념을 설명합니다. Berkeley의 입학 기록의 예는 여성의 합격률이 더 낮다는 것을 보여주었습니다. 그러나 이는 여성이 보다 선별적인 프로그램, 즉 합격률이 낮은 프로그램에 지원했기 때문입니다. 강사는 입학 기준, 홍보 전략, 이전 교육 및 다양한 프로그램의 자금 수준 검토와 같은 표면 수준 분석을 넘어 후속 질문을 하는 것이 중요하다고 강조합니다. 데이터 분석의 궁극적인 목표는 의사 결정을 안내하고 클라이언트의 특정 목표에 도달할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 것입니다. 따라서 데이터로 권장 사항을 정당화하고 권장 사항이 실행 가능하고 클라이언트의 기능 범위 내에 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
01:20:00 상관관계와 인과관계의 근본적인 차이를 설명합니다. 데이터는 상관관계를 제공하지만 고객은 실험적 연구, 준실험, 연구 기반 이론 및 영역별 경험을 통해 달성할 수 있는 무언가의 원인을 알고 싶어합니다. 또한 고객의 사명과 정체성, 비즈니스 및 규제 환경, 조직 내외부의 사회적 맥락을 포함한 사회적 요인을 고려해야 합니다. 탐색 그래픽은 단순하고 분석가의 이익을 위해 프레젠테이션 그래픽에 대해서도 설명하는 반면 프레젠테이션 그래픽은 색상, 허위 치수, 상호 작용 및 애니메이션과 같은 산만함을 피하기 위해 선명도와 설명 흐름이 필요합니다.
01:25:00 화자는 예를 사용하여 데이터를 시각화할 때 하지 말아야 할 일을 설명한 다음 명확하고 효과적인 차트의 예를 제공합니다. 프레젠테이션 그래픽에서 내러티브 흐름을 만드는 것의 중요성을 강조하고 읽기 쉽고 간단한 차트를 사용하여 이를 수행하는 방법을 설명합니다. 프레젠테이션 그래픽의 전반적인 목표는 스토리를 전달하고 데이터를 명확하고 효과적으로 전달하는 것입니다. 연사는 프레젠테이션 그래픽이 이 목표를 달성하기 위해 명확하고 집중되어야 한다고 강조합니다.
01:30:00 연사는 결과를 검증하기 위해 미래에 프로젝트를 재현할 수 있다는 아이디어인 데이터 과학에서 재현 가능한 연구의 중요성을 강조합니다. 이는 프로세스에 사용된 모든 데이터 세트 및 코드를 보관하고 비독점 형식으로 저장하고 주석을 통해 연구를 투명하게 만들어 달성됩니다. 오픈 사이언스 프레임워크(Open Science Framework)와 오픈 데이터 사이언스 컨퍼런스(Open Data Science Conference)도 다른 사람들과 연구를 공유하고 책무성을 증진하기 위한 자원으로 언급되었습니다. 발표자는 Jupyter 노트북 또는 RMarkdown을 디지털 노트북으로 사용하여 프로세스를 설명하고 미래의 동료나 고객에게 전달할 수 있는 강력한 내러티브를 만들 것을 제안합니다.
01:35:00 발표자가 RMarkdown을 사용하여 작업을 보관하고 협업을 지원하는 방법에 대해 논의합니다. R 분석은 형식이 지정된 제목, 텍스트 및 R 출력으로 표시할 수 있으며 RPub에 업로드하고 다른 사람과 공유할 수 있습니다. 작업의 미래를 보장하려면 사람들이 프로세스와 결론을 이해할 수 있도록 선택 사항을 설명하고 어떻게 수행했는지 보여주고 이야기를 공유하는 것이 중요합니다. 발표자는 R 또는 Python으로 코딩 시도, 데이터 시각화, 통계 및 수학 연습, 기계 학습 시도, 데이터 과학 커뮤니티 참여 및 서비스 수행을 포함하여 시청자에게 다음 단계를 제안합니다. 연사는 데이터 과학이 근본적으로 민주적이기 때문에 지능적이고 민감하게 데이터 작업을 배우는 모든 사람의 중요성을 강조하며 결론을 내립니다.
01:40:00 강사가 데이터 과학 프로젝트에서 성공 지표 정의의 중요성에 대해 논의합니다. 그는 목표가 명확해야 하고 전반적인 노력을 안내하여 관련된 모든 사람이 보다 효율적이고 생산적이 되도록 도와야 한다고 설명합니다. 강사는 성공 지표를 정의하기 위해서는 프로젝트가 진행되는 특정 영역이나 산업을 이해하는 것이 중요하다고 말합니다. 여기에는 판매 수익, 클릭률, 테스트 점수, 유지율 등의 지표가 포함될 수 있습니다. 또한 조직과 팀이 명확하고 측정 가능한 방식으로 성공 메트릭을 정의하는 데 도움이 되는 KPI(핵심 성과 지표) 및 SMART 목표에 대해 논의합니다.
01:45:00 성공을 위한 측정 가능한 조직 목표 및 지표 설정의 중요성에 대해 논의합니다. 성공을 정의하고 진행 상황을 측정하는 동안 목표 설정에서 현실적이고 구체적이며 시간 제한이 있는 것이 중요합니다. 그러나 상충될 수 있는 여러 목표의 균형을 맞추려면 노력의 이상적인 균형을 최적화하고 찾아야 합니다. 측정의 정확도도 중요하며 분류표를 만들면 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도 등 검사의 정확도를 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 메트릭은 화재 중에 경보가 울리는지 또는 화재가 없을 때 경보가 올바르게 식별되는지 여부를 측정하는 것과 같이 정확도를 다르게 정의합니다.
01:50:00 강사는 데이터 소싱에서 측정의 사회적 맥락을 이해하는 것이 중요함을 강조합니다. 사람들은 측정의 정확성에 영향을 미치는 자신만의 목표와 감정을 가지고 있습니다. 조직에는 목표를 달성할 수 있는 방법을 제한하는 고유한 비즈니스 모델, 법률, 정책 및 문화적 관행이 있습니다. 조직 간 및 조직 내에서 경쟁이 있으며 사람들은 보상 시스템을 유리하게 조작하는 경향이 있습니다. 이러한 문제에도 불구하고 데이터 소싱, 특히 사내, 공개 및 제3자 데이터와 같은 기존 데이터를 사용하여 좋은 지표를 얻을 수 있습니다.
01:55:00 연사는 데이터 과학 프로젝트에 사용할 수 있는 다양한 유형의 데이터 소스를 다룹니다. 사내 데이터는 빠르고 사용하기 쉽지만 존재하지 않을 수 있고 문서가 부족할 수 있으며 품질이 의심스러울 수 있습니다. data.gov와 같은 개방형 데이터 소스는 자유롭게 사용할 수 있고 잘 문서화된 표준화된 데이터를 제공하지만 편향된 샘플과 개인 정보 보호 문제가 있을 수 있습니다. 세 번째 옵션은 Data as a Service 또는 Acxiom 및 Nielsen과 같은 데이터 브로커로, 소비자 행동 및 선호도, 마케팅, 신원 및 재정을 포함하여 다양한 주제에 대한 막대한 양의 데이터를 비용으로 제공합니다.
파트 3
02:00:00 발표자가 데이터 브로커를 데이터 소스로 사용할 때의 장단점에 대해 논의합니다. 개별 수준의 데이터는 데이터 브로커로부터 얻을 수 있으므로 소비자에 대한 특정 정보에 쉽게 액세스할 수 있지만 비용이 많이 들고 유효성 검사가 여전히 필요합니다. 또는 API는 웹 데이터를 얻는 디지털 방법을 제공하여 프로그램이 서로 대화하고 JSON 형식으로 데이터를 검색할 수 있도록 합니다. REST API는 언어에 구애받지 않으며 Visual API 및 Social API가 일반적인 형식인 다양한 프로그래밍 언어에 쉽게 통합할 수 있습니다. 연사는 RStudio에서 API를 사용하여 Ergast.com에서 Formula One 자동차 경주에 대한 기록 데이터를 얻는 방법을 보여줍니다.
02:05:00 발표자가 데이터 과학을 위한 데이터를 얻기 위해 API 사용 및 스크래핑에 대해 논의합니다. API는 분석을 위해 소프트웨어 프로그램에 직접 입력할 수 있는 웹 페이지의 구조화된 데이터로 작업할 수 있는 빠르고 쉬운 방법입니다. 반면에 스크래핑은 구조화된 형식으로 데이터를 쉽게 사용할 수 없을 때 웹 페이지에서 정보를 가져오는 것을 포함합니다. 그러나 연사는 사용자에게 웹 스크래핑과 관련된 저작권 및 개인 정보 보호 문제를 염두에 두라고 경고합니다. import.io 및 ScraperWiki와 같은 앱을 웹 스크래핑에 사용할 수 있지만 사용자는 R, Python 또는 Bash와 같은 언어를 사용하여 자신의 스크레이퍼를 코딩할 수도 있습니다. HTML 텍스트나 표를 스크랩할 때 중요한 정보를 식별하기 위해 HTML 태그를 사용합니다.
02:10:00 발표자는 다양한 소스에서 데이터를 추출하는 방법을 설명하고 분석에 필요한 데이터에 기존 API가 없는 경우 스크래핑이 유용한 기술이 될 수 있다고 언급합니다. 그러나 저작권 및 개인 정보 보호와 관련된 문제를 염두에 두어야 합니다. 연사는 새로운 데이터를 생성하는 방법에 대해 추가로 논의하고 인터뷰, 설문 조사, 카드 정렬, 실험실 실험 및 A/B 테스트와 같은 전략을 제안합니다. 방법은 개인이 수행하는 역할, 정량적 또는 정성적 데이터가 필요한지 여부, 데이터를 얻는 방법에 따라 다릅니다.
02:15:00 데이터 소싱의 두 가지 방법인 인터뷰와 설문 조사에 중점을 둡니다. 인터뷰는 응답을 제한하지 않고 개방형 정보를 제공하기 때문에 새로운 상황이나 청중에게 효과적입니다. 구조화된 인터뷰는 미리 정해진 일련의 질문을 포함하는 반면, 비구조화된 인터뷰는 대답에 대한 응답으로 질문이 발생하는 대화와 유사합니다. 인터뷰는 질적 데이터를 추출하기 위해 특별한 훈련과 분석이 필요합니다. 반면에 설문조사는 설정하기 쉽고 많은 사람들에게 보낼 수 있지만 대상 청중의 답변 범위, 차원 및 범주를 잘 이해해야 합니다. 설문조사는 사전 결정된 옵션이 있는 폐쇄형이거나 자유 형식 응답이 있는 개방형일 수 있습니다. SurveyMonkey 또는 Google Forms와 같은 소프트웨어를 사용하면 프로세스를 단순화할 수 있습니다. 그러나 모호하거나 부하가 많은 질문은 설문조사의 신뢰성을 손상시킬 수 있습니다.
02:20:00 비디오는 설문조사 사용에 대해 논의하고 데이터를 수집하려는 편향된 시도인 편향 및 푸시 투표의 가능성에 대해 경고합니다. 비디오는 대표적인 결과를 보장하기 위해 명확하고 모호하지 않은 질문 문구, 응답 옵션 및 샘플 선택의 중요성을 강조합니다. 영상에서는 사람의 정신 구조를 멘탈 모델로 구축해 사람이 직관적으로 정보를 어떻게 정리하는지 알아보는 방법인 카드 정렬(card sorting)의 개념도 소개한다. 이 프로세스에는 서로 다른 주제로 카드를 만든 다음 유사한 그룹으로 분류하는 작업이 포함됩니다. 결과 상이성 데이터는 개별 정보 간의 유사성 또는 상이성의 전체 컬렉션을 시각적으로 나타내는 데 사용할 수 있습니다. 비디오는 프로세스를 더 쉽게 만들기 위해 디지털 카드 정렬 도구를 사용할 것을 권장합니다.
02:25:00 비디오는 연구에서 원인과 결과 관계를 결정하는 데 사용되는 데이터 소싱의 실험실 실험에 대해 이야기합니다. 실험실 실험은 가설 중심이며 한 번에 하나의 변형을 테스트하는 것을 목표로 하며 그룹 간의 기존 차이를 균형 잡기 위해 무작위 할당이 필요합니다. 실험실 실험은 비용과 시간이 많이 소요되며 광범위한 전문 교육이 필요합니다. 그러나 원인과 결과에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 생성하기 위한 황금 표준으로 간주됩니다. 또한 A/B 테스트는 웹 디자인 및 사용자에게 가장 효과적인 웹 사이트 요소를 결정하는 유용한 기술로 강조됩니다.
02:30:00 이 동영상에서는 응답률, 장바구니 값 또는 포기와 같은 다양한 결과에 대해 웹사이트 디자인을 최적화하는 데 사용되는 웹사이트 실험 버전인 A/B 테스트에 대해 설명합니다. A/B 테스트는 Optimizely 또는 VWO와 같은 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있는 지속적인 평가, 테스트 및 개발을 허용하는 온라인 프로세스입니다. 또한 비디오는 데이터 과학 내에서 데이터 도구의 적절한 위치를 아는 것의 중요성을 강조하고 시청자에게 개방형 데이터 소스, 데이터 공급업체를 탐색하고 필요한 경우 새 데이터를 만드는 것을 고려하도록 상기시킵니다. 마지막으로 영상에서는 스프레드시트, 데이터 시각화를 위한 Tableau, 프로그래밍 언어 R, Python, SQL 및 데이터 과학의 기초를 형성하는 C, C++ 및 Java와 같은 기타 프로그래밍 언어를 포함한 몇 가지 필수 데이터 과학 도구를 다룹니다. .
02:35:00 초점은 파레토 원칙 또는 80/20 규칙에 있습니다. 이 원칙은 출력의 80%가 도구의 20%에서 나온다고 제안하므로 사용 가능한 모든 도구와 작업 방법을 반드시 배울 필요는 없습니다. 대신 자신의 데이터 과학 프로젝트를 수행하는 데 가장 생산적이고 유용한 도구에 집중하는 것이 좋습니다. 특히 스프레드시트는 널리 사용되며 쉽게 전송할 수 있는 데이터 세트에 대한 공통 형식을 제공하므로 중요합니다. 또한 사용하기 쉽고 데이터 탐색, 정렬 및 재정렬이 가능합니다. 실제로 Excel은 데이터 마이닝 전문가 설문 조사에서 Hadoop 및 Spark와 같은 고급 도구보다 상위 5위를 차지했습니다.
02:40:00 강사가 데이터 과학에서 스프레드시트의 중요성을 설명하고 찾기 및 바꾸기, 서식 지정, 변경 사항 추적, 피벗 테이블 생성과 같은 스프레드시트의 다양한 용도를 강조합니다. 그러나 강사는 한 프로그램이나 언어에서 다른 프로그램이나 언어로 데이터를 쉽게 이동하기 위해 깔끔한 데이터, 즉 변수를 나타내는 열과 사례를 나타내는 행이 있는 잘 형식화된 데이터의 필요성을 강조합니다. 그런 다음 강사는 Excel에서 데이터를 정리하는 방법을 시연하고 효과적인 데이터 분석을 위해 Tableau 및 Tableau Public과 같은 시각화 도구를 사용하는 것의 중요성을 강조합니다.
02:45:00 강사가 Tableau 소프트웨어의 무료 버전인 Tableau Public을 소개하지만 파일을 컴퓨터에 로컬로 저장할 수 없다는 한 가지 중요한 주의 사항이 있습니다. 대신 웹에 공개적으로 저장합니다. 강사는 소프트웨어를 다운로드 및 설치하는 방법과 작업을 온라인에 저장하기 위한 계정을 만드는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 Excel 파일을 가져오고 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 기본 그래프를 만드는 과정을 안내합니다. 강사는 품목 및 시간별로 판매를 세분화하고 기간을 3개월로 조정하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 차트를 그래프로 변환하는 방법을 보여주면서 Tableau Public의 유연성과 사용 편의성을 보여줍니다.
02:50:00 비디오 자습서에서는 사용자가 데이터를 조작하고 분석할 수 있는 대화형 시각화를 만드는 데 사용되는 도구인 Tableau를 소개합니다. 이 동영상은 Tableau를 사용하여 데이터를 구성하고, 그래프에 색상을 추가하고, 평균선과 예측값을 만드는 방법을 단계별로 보여줍니다. Tableau Public에서 파일을 저장하는 방법을 시연한 후 동영상에서는 사용자가 시간을 내어 도구를 탐색하고 데이터에서 유용한 인사이트를 제공할 수 있는 매력적인 비주얼리제이션을 만들 것을 권장합니다. 또한 이 자습서에서는 원래 사회 과학 연구를 위해 만들어졌지만 현재 많은 학술 및 비즈니스 응용 프로그램에서 사용되는 통계 패키지인 SPSS에 대해 간략하게 설명합니다.
02:55:00 비디오는 SPSS에 대해 설명합니다. SPSS는 스프레드시트처럼 보이지만 사용할 수 있는 일부 프로그래밍 언어에 비해 사용자의 삶을 조금 더 쉽게 만들어주는 드롭다운 메뉴가 있는 소프트웨어입니다. 사용자가 SPSS를 열면 스프레드시트와 매우 유사한 기본 인터페이스와 변수 정보를 볼 수 있는 별도의 창이 표시됩니다. 사용자는 SPSS에서 샘플 데이터 세트에 액세스할 수 있지만 쉽게 접근할 수 없고 잘 숨겨져 있습니다. SPSS를 사용하면 사용자가 포인트 앤 클릭 분석을 수행할 수 있는데, 이는 많은 경우에 일반적이지 않을 수 있습니다. 비디오는 주택 가격의 히스토그램과 줄기 및 잎 플롯과 박스 플롯을 포함하는 테이블을 생성하여 이를 보여줍니다. 마지막으로 비디오는 SPSS가 열릴 때 매우 느린 경향이 있고 충돌할 수 있으므로 사용자는 작업을 지속적으로 저장하고 프로그램을 열 때 인내심을 가져야 한다고 강조합니다.
파트 4
03:00:00 강사가 SPSS 및 JASP를 포함하여 데이터 분석에 사용할 수 있는 다양한 소프트웨어 프로그램에 대해 설명합니다. SPSS는 드롭다운 메뉴와 텍스트 기반 구문 명령이 모두 있는 일반적으로 사용되는 프로그램이지만 강사는 JASP를 무료, 오픈 소스 및 베이지안 접근 방식을 포함하는 새로운 프로그램으로 소개합니다. 이 비디오는 JASP를 사용하여 다양한 통계 분석을 수행하는 방법을 보여주고 SPSS의 훌륭한 대안으로 사용자 친화적인 인터페이스를 제시합니다.
03:05:00 연사는 개방형 과학 프레임워크 웹사이트 OSF를 통해 통계 분석을 수행하고, 시각화를 생성하고, 결과를 온라인으로 공유할 수 있는 쉽고 직관적인 방법을 제공하는 무료 오픈 소스 소프트웨어인 JASP를 소개합니다. 발표자는 JASP를 사용하여 사용자가 통계 분석을 생성하고 다른 사람과 공유하는 명령을 불러와 SPSS를 공동으로 대체하여 통계 분석을 수정하는 방법을 보여줍니다. 또한 발표자는 SAS 및 Tableau와 같은 다른 일반적인 데이터 분석 소프트웨어 선택에 대해 간략하게 논의하지만 수많은 옵션이 압도적일 수 있음을 언급합니다.
03:10:00 연사는 일부 무료 및 일부 고가 도구를 포함하여 사용자가 선택할 수 있는 다양한 데이터 분석 소프트웨어 옵션에 대해 논의합니다. 일부 프로그램은 일반 통계용으로 설계되고 다른 프로그램은 보다 구체적인 데이터 마이닝 응용 프로그램용으로 설계되지만 연사는 사용자의 필요와 요구 사항에 가장 적합한 프로그램을 선택할 때 기능, 사용 편의성, 커뮤니티 지원 및 비용을 염두에 두라고 조언합니다. 모든 소프트웨어 옵션을 시도하는 대신 사용자는 데이터 분석 프로젝트에서 가장 큰 가치를 추출하는 데 도움이 되는 한두 가지 도구에 집중할 수 있습니다.
03:15:00 강사는 웹 데이터로 작업할 때 HTML 이해의 중요성을 강조합니다. HTML은 웹 페이지의 구조와 콘텐츠를 구성하며 데이터 과학 프로젝트를 위한 데이터를 추출할 때 태그와 구조를 탐색할 수 있는 기능이 중요합니다. 강사는 HTML 태그의 예와 페이지 구조 및 콘텐츠를 정의하는 방법을 제공합니다. 또한 강사는 eXtensible Markup Language의 약자이며 컴퓨터가 읽을 수 있도록 데이터를 정의하는 데 사용되는 XML을 다룹니다. XML 파일은 일반적으로 웹 데이터에서 사용되며 Microsoft Office 파일 및 iTunes 라이브러리를 만드는 데에도 사용됩니다.
03:20:00 비디오에서는 XML(Extensible Markup Language)과 XML이 반구조화된 데이터에 사용되는 방법에 대해 설명합니다. XML은 데이터를 정의하는 태그를 사용하며 이러한 태그는 필요에 따라 만들고 정의할 수 있습니다. 비디오는 또한 ergast.com API의 데이터 세트가 XML로 표시되는 예와 XML을 CSV 또는 HTML과 같은 다른 형식으로 또는 그 반대로 변환하는 것이 얼마나 쉬운지 보여줍니다. JSON(JavaScript Object Notation)도 XML과 유사한 반구조적 데이터 형식으로 도입되었으며 각 정보는 자유롭게 변경되는 태그로 정의됩니다.
03:25:00 자습서에서는 XML과 JSON 형식의 차이점에 대해 설명합니다. 두 형식 모두 태그를 사용하여 정보를 지정하지만 XML은 데이터 저장에 사용되며 태그에 설명과 메타데이터를 포함하는 기능이 있습니다. 반대로 JSON은 데이터 교환을 위해 설계되었으며 개체 및 배열을 나타내는 구조를 사용합니다. JSON은 보다 간결한 특성으로 인해 웹 페이지의 데이터 컨테이너로서 XML을 대체하고 있으며 형식 간 변환이 훨씬 쉽습니다. 이 자습서는 또한 R이 무료 및 오픈 소스 특성으로 인해 데이터 과학의 기본 코딩 언어이며 벡터 작업을 위해 특별히 개발되었음을 언급합니다.
03:30:00 발표자는 강력한 커뮤니티 지원, 기능을 확장하는 방대한 패키지 선택, 코딩 및 결과 얻기를 위한 인터페이스 선택을 포함하여 데이터 과학에서 R을 사용할 때의 이점에 대해 논의합니다. 명령줄을 통해 프로그래밍하는 것이 처음에는 위협적일 수 있지만 R의 투명성과 접근성은 복제 가능성에 유리합니다. 발표자는 또한 CRAN에 연결하여 인기도와 최신 업데이트를 표시하는 대체 인터페이스인 Crantastic!을 언급하여 가장 뛰어난 최신 데이터 과학 패키지를 얻을 수 있는 방법을 제공합니다. 또한 발표자는 모든 종류의 응용 프로그램에 사용할 수 있고 데이터 마이닝 전문가가 사용하는 소프트웨어 목록에서 유일한 범용 언어인 범용 프로그래밍 언어인 Python에 대해 설명합니다.
03:35:00 내레이터가 Python 프로그래밍 언어와 데이터 과학에 대한 유용성에 대해 설명합니다. Python은 사용하기 쉽고 특히 데이터 관련 작업에 사용할 수 있는 수천 개의 패키지가 있는 방대한 커뮤니티가 있습니다. Python에는 2.x와 3.x의 두 가지 버전이 있지만 내레이터는 많은 데이터 과학 패키지가 이를 염두에 두고 개발되기 때문에 2.x 사용을 권장합니다. Python에는 IDLE 및 Jupyter를 포함하여 다양한 인터페이스를 사용할 수 있습니다. Jupyter는 브라우저 기반이며 마크다운 서식, 텍스트 출력 및 인라인 그래픽을 통합할 수 있는 기능으로 인해 데이터 과학 작업에 널리 사용됩니다. NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Pandas 및 scikit-learn을 포함하여 Python에 사용할 수 있는 많은 패키지가 있으며 내레이터는 실습 예제에서 데이터 과학을 위한 Python의 기능을 시연할 때 사용할 계획입니다.
03:40:00 발표자가 데이터 과학을 위한 언어로서 SQL의 유용성에 대해 논의합니다. 그는 SQL이 효율적이고 잘 구조화된 데이터 저장을 가능하게 하는 관계형 데이터베이스에 주로 사용되며 한동안 사용된 유능한 도구라고 지적합니다. 발표자는 또한 SQL 데이터베이스에서 필요한 것을 얻는 데 필요한 몇 가지 기본 명령만 있다고 설명합니다. 일단 구성되면 데이터는 일반적으로 분석을 위해 다른 프로그램으로 내보내집니다. 또한 관계형 데이터베이스 관리 시스템에는 Oracle 데이터베이스 및 Microsoft SQL Server(산업 분야), MySQL 및 PostgreSQL(오픈 소스 분야)을 포함하여 몇 가지 일반적인 선택 사항이 있습니다. 발표자는 또한 그래픽 사용자 인터페이스와 텍스트 기반 인터페이스의 이점에 대해서도 언급합니다.
03:45:00 데이터 과학의 기본 언어인 C, C++ 및 Java에 대해 설명합니다. C 및 C++는 속도와 안정성으로 유명하여 프로덕션 수준의 코딩 및 서버 사용에 적합합니다. 반면 Java는 이식성으로 유명하며 전반적으로 가장 인기 있는 컴퓨터 프로그래밍 언어입니다. 분석가는 일반적으로 이러한 언어로 작업하지 않을 수 있지만 데이터 과학의 기반을 형성하고 엔지니어와 소프트웨어 개발자가 사용합니다. 또한 Bash는 명령줄 인터페이스를 통해 컴퓨터와 상호 작용하기 위해 오래되었지만 여전히 활발하게 사용되는 도구의 예로 언급됩니다.
03:50:00 강사는 Bash 유틸리티가 특정 작업을 위해 구축되었지만 많은 작업을 수행할 수 있고 작업하기 쉽다고 설명합니다. 내장 유틸리티에는 "cat", "awk", "grep", "sed", "head", "tail", "sort", "uniq", "wc" 및 "printf"가 포함됩니다. JSON 데이터로 작업하는 "jq" 및 "json2csv"와 R 프로그래밍 또는 기계 학습 서버에 대한 명령줄 액세스를 가능하게 하는 "Rio" 및 "BigMLer"를 포함하여 설치 가능한 명령줄 유틸리티도 사용할 수 있습니다. 강사는 패턴이 식별되면 추가 분석을 위해 다른 프로그램으로 내보낼 수 있다고 말하면서 텍스트와 데이터에서 특정 패턴을 찾는 데 정규식(regex)이 매우 강력한 방법이라고 강조합니다.
03:55:00 비디오 자습서에서는 데이터 과학자가 대상 문자열에서 특정 요소를 검색하여 프로젝트에 적합한 데이터를 찾는 데 도움이 되는 정규식 또는 정규식에 대해 설명합니다. 정규 표현식은 리터럴, 메타 문자, 이스케이프 시퀀스로 구성되며 사용자는 이를 사용하여 요소를 결합하여 데이터의 패턴을 검색할 수 있습니다. 정규식을 배우는 재미있는 방법은 사용자가 가능한 가장 적은 문자를 사용하여 왼쪽 열의 모든 단어와 일치하고 오른쪽 열의 단어와 일치하지 않는 정규 표현식을 작성하는 Regex Golf를 플레이하는 것입니다. 이 자습서는 데이터 과학 실습에 관심이 있는 모든 사람을 위해 Excel, Tableau, R, Python, Bash 및 정규식을 포함한 데이터 도구를 권장하는 것으로 마무리되지만 데이터 과학은 도구를 아는 것 이상입니다. 훨씬 더 큰 노력.
파트 5
04:00:00 데이터 과학에서 수학을 잘 이해하는 것의 중요성이 강조됩니다. 첫째, 수학을 사용하면 어떤 절차를 사용해야 하고 왜 사용해야 하는지 알 수 있습니다. 둘째, 수학에 대한 확실한 이해는 문제를 진단하고 일이 제대로 작동하지 않을 때 해야 할 일을 아는 데 도움이 됩니다. 마지막으로 일부 수학적 절차는 손으로 하는 것이 더 쉽고 빠릅니다. 이 비디오는 기본 대수학, 선형 대수학, 선형 방정식 시스템, 미적분학, Big O 또는 차수, 확률 이론 및 베이즈 정리를 포함하여 데이터 과학에서 중요한 수학의 여러 영역을 다룹니다. 일부 사람들은 수학이 두렵다고 생각할 수 있지만 수학은 필수적인 도구이며 정보에 입각한 선택을 하기 위해 데이터에서 의미를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
04:05:00 우리는 수학에 대한 탄탄한 기초가 필요합니다. 여기에는 대수 및 선형 대수와 같은 주제가 포함됩니다. 대수는 여러 점수를 결합하고 단일 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. 반면에 선형 대수 또는 행렬 대수는 많은 행과 숫자 열로 구성된 행렬을 다룹니다. 기계는 데이터를 구성하고 처리하는 효율적인 방법을 제공하기 때문에 행렬을 좋아합니다. 데이터 과학에서 복잡한 문제를 모델링하고 해결하는 데 도움이 되므로 선형 대수학을 이해하는 것이 필수적입니다.
04:10:00 연사는 데이터 과학에서 선형 대수와 행렬 대수를 사용하여 대규모 숫자 및 계수 모음을 표현하고 조작하는 방법을 설명합니다. 행렬 표기법에서 굵게 표시된 변수를 사용하면 값을 예측하는 데 사용할 수 있는 데이터를 매우 간결하게 표현할 수 있습니다. 또한 연사는 선형 방정식 풀이 시스템의 개념을 다루고 iPhone 케이스를 판매하는 가상 회사의 판매 및 수익 계산 예에서 이를 사용하는 방법을 보여줍니다. 선형 방정식의 풀이 시스템은 손으로 또는 선형 행렬 대수학을 사용하여 수행할 수 있으며, 두 방법 모두 연동된 여러 미지수를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.
04:15:00 발표자는 대수학과 그래프를 사용하여 선형 방정식 시스템을 푸는 방법을 보여줍니다. 예제 문제를 사용하여 변수를 분리하고 간단한 계산을 수행하여 고유한 솔루션을 찾는 방법을 보여줍니다. 그래프에서 두 선의 교차점은 방정식의 해를 나타냅니다. 그런 다음 비디오는 특히 시간이 지남에 따라 변하는 양을 분석하기 위해 데이터 과학에서 사용되는 많은 절차의 기초가 되는 미적분에 대해 논의합니다. 미적분의 두 가지 유형인 미분과 적분에 대해 설명하고 미분을 그래픽으로 보여줍니다.
04:20:00 동영상은 실제 데이터 과학에서 미적분과 최적화 간의 관계에 대해 설명합니다. 특정 지점에서 곡선의 기울기는 결과를 최대화하거나 최소화하는 결정을 내리는 데 중요한 미적분학을 사용하여 찾을 수 있습니다. 비디오는 수익을 극대화할 최적의 가격을 결정하기 위해 미적분학을 사용할 수 있는 온라인 데이트 서비스의 가격 책정 예를 제공합니다. 가격의 함수로 매출을 구하고 미분을 이용하면 최대 기울기에 해당하는 가격을 찾아 최대 수익을 구할 수 있다.
04:25:00 발표자가 미적분학을 사용하여 가상 제품의 최대 수익을 찾는 방법을 설명합니다. 첫 번째 단계는 판매를 가격 함수로 계산하고 -0.6과 같은 선의 기울기를 구하는 것입니다. 그런 다음 이 방정식은 수익으로 바뀌며 가격의 480배에서 가격의 0.6배를 뺀 값으로 계산할 수 있습니다. 이 방정식의 미분을 통해 최대 수익을 찾을 수 있습니다. 최대 수익은 $400이고 주당 총 240개의 신규 구독이 발생하여 연간 $96,000의 수익이 발생합니다. 이는 연간 $500의 가격으로 연간 $90,000의 현재 수익과 주당 180개의 신규 구독과 비교됩니다.
04:30:00 이 동영상에서는 Big O 표기법의 개념과 이것이 작업 속도와 어떤 관련이 있는지 설명합니다. Big O는 요소의 수가 증가함에 따라 사물이 성장하는 속도를 제공하며 성장률에 놀라운 차이가 있을 수 있습니다. 비디오는 O1, 로그, 선형, 로그 선형, 2차, 지수 및 계승과 같은 여러 유형의 성장률을 각각의 예와 함께 설명합니다. 또한 비디오는 일부 기능이 다른 기능보다 더 가변적이어서 작업 속도에 영향을 미친다는 점을 지적합니다. 따라서 Big O를 이해하는 것은 운영 최적화 및 효율성 향상에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요합니다.
04:35:00 발표자는 데이터의 다양한 종류와 분류 방법을 아는 것의 중요성과 속도와 효율성, 특히 컴퓨터의 저장 공간과 메모리에 대한 수요 측면에서 어떻게 다른지에 대해 논의합니다. 이러한 요구 사항을 염두에 두는 것은 시간을 효과적으로 사용하고 데이터 과학에서 귀중한 통찰력을 얻는 데 중요합니다. 이 섹션에서는 수학과 데이터 과학에서 중요한 역할을 하는 확률의 기본 원리도 소개합니다. 확률은 가능한 모든 결과를 포함하는 확률 공간에서 계산되므로 0에서 100퍼센트 사이입니다. 확률의 보수는 물결표 기호로 표시되며 조건부 확률은 다른 이벤트가 발생한 경우 해당 이벤트의 확률을 결정하는 데 사용됩니다.
04:40:00 화자가 확률에 대해 논의하고 곱셈 규칙을 사용하여 결합 확률을 계산하는 방법을 설명합니다. 그들은 다양한 모양의 샘플 공간을 사용하여 무언가가 정사각형이거나 빨간색일 확률(60%)과 무언가가 정사각형이면서도 빨간색일 확률(10%)을 계산하는 방법을 보여줍니다. 확률이 항상 직관적이지 않을 수 있는 방법과 조건부 확률이 도움이 될 수 있지만 예상대로 작동하지 않을 수 있는 방법을 설명합니다. 마지막으로, 주어진 데이터에서 가설의 확률을 계산하는 방법인 베이즈 정리를 소개하고 기존의 추론 테스트와 어떻게 다른지 설명합니다.
04:45:00 강사는 사전 확률, 데이터의 확률 및 데이터의 우도를 결합하는 일반 레시피를 사용하여 사후 확률을 계산하는 방법의 예를 안내합니다. 이 예에서는 질병이 있는 사람에 대해 90%의 탐지율과 10%의 위양성률이 있는 의학적 상태와 테스트를 사용합니다. 강사는 실제로 81.6%에 불과한 긍정적인 테스트 결과가 주어진 질병에 걸릴 확률을 계산하는 방법을 설명합니다. 이 예는 테스트의 정확성과 한계를 이해하는 것의 중요성과 사전 확률의 변화가 사후 확률에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 강조합니다.
04:50:00 베이즈 정리의 개념과 데이터 과학에서 왜 중요한지 설명합니다. 베이즈 정리는 양성 검사 결과가 질병에 걸릴 확률과 같이 측정되는 것의 기본 속도에 따라 질문에 답하고 정확한 확률을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 데이터 사이언티스트는 대수학, 미적분학, 확률 등의 수학 원리를 잘 이해하여 분석을 위한 적절한 절차를 선택하고 발생할 수 있는 문제를 진단하는 것이 좋습니다. 통계는 또한 데이터를 요약하고 일반화하는 데 도움이 되므로 데이터 과학에서 중요한 역할을 하지만 분석은 항상 프로젝트의 목표와 공유된 지식에 따라 달라집니다.
04:55:00 데이터 과학에서 통계의 중요성은 데이터를 요약하고 일반화하는 데 사용되는 도구로 강조됩니다. 다만, 단 하나의 정답은 없으며, 일반화는 통계모형의 한계를 염두에 두고 추론통계를 다룬다는 점을 강조한다. 모델은 특정 목적을 위해 사용되며 종종 유용하지만 완전히 정확하지는 않은 요약을 나타냅니다. 그런 다음 수치 탐색 전에 그래픽 방법을 사용하는 것과 데이터에 세심한 주의를 기울이는 것의 중요성을 강조하면서 데이터 탐색에 대해 논의합니다. 탐색의 목적은 통계 모델을 구성하기 전에 데이터 세트에 대한 이해를 돕는 것입니다.
6부
05:00:00 데이터 과학에서 그래픽으로 시작하는 것의 중요성이 강조됩니다. 그래픽을 사용하여 데이터에 대한 느낌을 얻고 이상을 확인하고 변수를 분석할 수 있습니다. 막대 차트, 박스 플롯, 산점도 등 다양한 유형의 그래픽이 제안되며 분석 중인 변수 유형에 따라 사용할 수 있습니다. 또한 다변량 분포도 논의되며 3D 그래픽의 사용은 주의해서 접근해야 합니다.
05:05:00 발표자가 3D 그래픽의 한계와 플롯 매트릭스를 대신 사용할 때의 이점에 대해 논의합니다. 발표자는 3D 그래픽이 3차원에서 클러스터를 찾는 데 유용할 수 있지만 일반적으로 읽기 어렵고 혼란스럽다고 설명합니다. 반면 플롯 매트릭스는 훨씬 더 읽기 쉬운 차트를 제공하고 다차원 표시를 허용합니다. 발표자는 데이터 탐색의 중요한 첫 번째 단계로 데이터의 그래픽 탐색의 중요성을 강조하고 막대 차트 및 산점도와 같은 빠르고 쉬운 방법을 사용할 것을 제안합니다. 두 번째 단계는 견고한 통계, 데이터 리샘플링 및 데이터 변환을 포함하는 탐색적 통계 또는 데이터의 수치적 탐색을 포함합니다.
05:10:00 발표자가 강력한 통계, 리샘플링 및 변수 변환의 원리에 대해 논의합니다. 리샘플링이 어떻게 샘플링 가변성의 경험적 추정을 허용하는지 설명하고 잭나이프, 부트스트랩 및 순열과 같은 다양한 기술을 언급합니다. 연사는 또한 변수를 변환하고 왜도 및 기타 문제를 수정하는 방법인 Tukey의 거듭제곱의 사다리를 소개합니다. 그런 다음 몇 가지 숫자를 사용하여 더 큰 데이터 모음을 나타내어 기술 통계가 데이터에 대한 이야기를 전달하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 화자는 모드, 중앙값 및 평균과 같은 분포의 중심 또는 위치에 대한 다양한 측정값에 대해 논의합니다.
05:15:00 화자가 범위, 백분위수, 사분위수 범위, 분산 및 표준 편차를 포함하여 데이터 세트의 확산을 설명하는 데 사용되는 측정값에 대해 논의합니다. 범위는 단순히 데이터 세트에서 가장 높은 점수와 가장 낮은 점수의 차이이며, 사분위수 범위는 첫 번째와 세 번째 사분위수 점수 사이의 거리입니다. 분산은 데이터 세트 평균의 평균 제곱 편차이고 표준 편차는 분산의 제곱근입니다. 발표자는 작은 데이터 세트를 사용하여 각 측정값을 계산하는 방법에 대한 예도 제공합니다.
05:20:00 연사는 범위, 사분위수 범위(IQR), 분산 및 표준 편차를 포함하여 중심 경향 및 변동성의 다양한 척도에 대해 논의합니다. 범위는 계산하기 쉽지만 이상치의 영향을 받을 수 있다고 그는 설명합니다. IQR은 극단을 무시하므로 왜곡된 데이터에 자주 사용됩니다. 분산 및 표준 편차는 직관적이지 않지만 데이터 과학의 다른 많은 절차에 반영되므로 가장 유용합니다. 화자는 또한 분포의 모양에 대해 이야기하며 대칭, 편향, 단봉, 이봉, 균일 등의 다양한 변형에 주목합니다. 마지막으로 그는 모집단과 표본의 차이점과 추론을 위한 두 가지 일반적인 접근 방식인 테스트와 추정에 대해 논의하면서 추론 통계의 개념을 소개합니다.
05:25:00 연사는 더 큰 모집단에서 데이터를 샘플링하고 매개변수 값의 테스트 또는 추정을 통해 샘플링 오류를 조정하는 것과 관련된 추론 통계를 소개합니다. 추론 통계의 주요 과제는 기본 모집단의 해석에 영향을 미치는 샘플링 변동성에 있습니다. 그런 다음 화자는 과학 연구, 의료 진단 및 기타 의사 결정 프로세스에서 이론을 테스트하고 우연히 발생하는 관찰된 차이의 확률을 결정하는 데 사용되는 가설 테스트를 탐구합니다. 관련된 가설의 두 가지 유형은 체계적 효과가 없다고 가정하는 귀무가설과 그러한 효과가 존재한다고 가정하는 대립가설입니다. 이 섹션은 통계 분석에 사용되는 표준 정규 분포에 대한 개요로 결론을 내립니다.
05:30:00 강사가 가설 테스트의 개념과 잠재적 위험을 설명합니다. 가설 검정에는 데이터의 z-점수를 계산하고 귀무 가설을 유지할지 또는 기각할지를 결정하는 작업이 포함됩니다. 그러나 이 프로세스는 각각 귀무 가설을 기각하거나 기각하지 않는 조건에 따라 위양성 및 위음성을 초래할 수 있습니다. 강사는 테스트 프레임워크의 여러 요소를 기반으로 위음성 계산에 대해 신중하게 생각하는 것의 중요성을 강조합니다. 가설 검정에 대한 비판이 있지만 여전히 많은 영역에서 매우 유용합니다. 강사는 계속해서 매개변수에 대한 추정을 제공하도록 설계된 추정에 대해 논의하며 여전히 추론 절차입니다. 신뢰 구간은 모집단 값에 대한 가능한 값에 초점을 맞추는 추정에 대한 일반적인 접근 방식입니다.
05:35:00 비디오에서는 신뢰 구간과 신뢰 구간을 추정하는 세 가지 일반적인 단계에 대해 설명합니다. 첫 번째 단계는 가능한 값의 범위를 제공하는 신뢰 수준(보통 95%)을 선택하는 것입니다. 두 번째 단계는 정확도와 정밀도 사이의 트레이드오프를 포함합니다. 비디오는 정확한 추정치와 정밀한 추정치의 차이를 보여주며 이상적인 시나리오는 정확하고 정밀한 시나리오입니다. 마지막 단계는 신뢰 구간을 올바르게 해석하는 것입니다. 통계적으로 정확한 해석은 구간을 문장 형태로 기술하는 것이고, 구어체 해석은 모집단 평균이 그 범위 내에 있을 가능성을 기술하는 것입니다. 비디오는 모집단 평균과 신뢰 구간에 실제 모집단 값을 포함하는 데 필요한 샘플 수를 포함하는 무작위로 생성된 데이터의 데모로 끝납니다.
05:40:00 신뢰 구간의 너비에 영향을 미치는 요인에 대해 설명합니다. 여기에는 신뢰 수준, 표준 편차 및 샘플 크기가 포함됩니다. 자습서는 각 요소가 간격의 크기에 어떻게 영향을 미치고 데이터의 가변성이 추정에 어떻게 통합되는지 설명하는 그래픽 예제를 제공합니다. 가장 일반적인 접근 방식인 OLS(Ordinary Least Squares) 방법과 관측 데이터를 가장 가능성 있게 만드는 매개변수를 선택하는 방법인 ML(Maximum Likelihood) 방법을 도입했습니다. 이 두 가지 방법의 차이점은 OLS가 최고의 선형 편향되지 않은 추정기로 작동하는 반면 ML은 일종의 로컬 검색으로 작동한다는 점에서 강조됩니다.
05:45:00 강사는 일반 최소 제곱(OLS), 최대 우도(ML) 및 최대 A 사후(MAP)를 포함하여 모집단 매개변수를 추정하는 세 가지 일반적인 방법과 세 가지 방법이 서로 어떻게 연결되는지 설명합니다. 그런 다음 강사는 R2, 조정된 R2, -2LL, AIC, BIC 및 카이제곱을 포함하여 생성된 모델과 데이터 사이의 대응에 대한 다양한 적합도 측정과 해당 변수에 대해 논의합니다. 데이터를 줄이고 과적합의 영향을 줄입니다.
05:50:00 이 동영상에서는 기능 선택과 기능 선택을 사용하여 최상의 기능 또는 변수를 선택하고, 정보가 없거나 잡음이 많은 변수를 제거하고, 과적합을 방지하기 위해 생성되는 통계 모델을 단순화하는 방법에 대해 설명합니다. 기능 선택의 주요 문제는 예측 변수와 결과 변수 간의 중복으로 인해 발생하는 다중 공선성입니다. 이 비디오는 확률 값, 표준화된 계수 및 순차 회귀의 변형과 같은 다중 공선성을 처리하는 다양한 방법을 설명합니다. 그러나 p-값에 의존하는 것은 잘못된 긍정을 부풀리고 단계적 절차가 과적합의 위험을 극적으로 증가시키기 때문에 문제가 될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Commonality analysis, Dominance Analysis 및 Relative Importance Weights와 같은 새로운 방법을 사용할 수 있습니다.
05:55:00 발표자가 비정규성, 비선형성, 다중공선성 및 데이터 누락을 포함하여 모델링의 일반적인 문제에 대해 논의합니다. 비정규성 및 비선형성은 각각 정규 분포 및 직선 관계의 대칭 및 단봉 특성을 가정하기 때문에 측정 및 모델을 왜곡할 수 있습니다. 다중공선성은 전체 모델의 계수에 영향을 미칠 수 있으며 이를 해결하는 방법은 더 적은 수의 변수를 사용하거나 도메인 전문 지식에 의존하는 것일 수 있습니다. 조합 폭발의 문제는 변수 또는 범주의 조합이 분석하기에 너무 빨리 증가할 때 발생합니다.
06:00:00 이 비디오는 데이터 과학에서 조합 폭발, 차원의 저주, 누락된 데이터를 처리하는 문제에 대해 설명합니다. 첫 번째 문제를 해결하기 위해 이론에 의존하거나 Markov 체인 Monte Carlo 모델과 같은 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 가능성 범위를 탐색할 수 있습니다. 차원의 저주를 처리하기 위해 데이터를 저차원 공간에 투영하여 데이터의 차원을 줄일 수 있습니다. 마지막으로 누락된 데이터의 문제는 편향과 왜곡된 분석을 야기할 수 있으며 다양한 방법을 사용하여 패턴을 확인하고 새로운 변수를 생성하고 누락된 값을 대치함으로써 해결할 수 있습니다. 모델 유효성 검사에 대해서도 설명하고 비디오에서는 베이지안 접근 방식, 복제, 홀드아웃 유효성 검사 및 교차 유효성 검사를 포함하여 이를 달성하는 몇 가지 일반적인 방법을 제시합니다.
06:05:00 발표자가 홀드아웃 유효성 검사, 교차 유효성 검사 및 일회성 유효성 검사와 같은 통계 모델의 유효성을 검사하는 다양한 방법에 대해 논의합니다. 그는 개발된 통계 모델이 다양한 상황에서 얼마나 잘 유지되는지 테스트하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이는 분석 및 추론의 타당성을 확인하는 동시에 결과의 유용성에 대한 자신감을 구축하는 데 도움이 되기 때문입니다. 그는 또한 R 및 Python과 같은 간단한 도구가 시작하는 데 도움이 될 수 있고 최첨단 개발이 시작될 때까지 기다릴 필요가 없기 때문에 초보자가 데이터 과학을 시작할 때 DIY(직접 수행) 사고방식을 고려해야 한다고 강조합니다. 마지막으로 그는 청취자들에게 데이터 과학 분야의 트롤을 조심하라고 주의를 줍니다. 틀릴 수 있고 위협적일 수 있는 비평가가 있기 때문입니다. 그러나 모든 분석에는 가치가 있으며 확률을 경계하면서 주의 깊게 듣고 목표 지향적이어야 합니다.
06:10:00 연사는 학습자가 데이터를 계속 탐색하고 분석하여 기술을 향상시키도록 격려함으로써 "통계 및 데이터 과학" 과정을 마칩니다. 연사는 기계 학습 및 데이터 시각화에 대한 개념 과정과 R, Python 및 SPSS와 같은 프로그래밍 언어의 통계 절차에 대한 실습 과정을 포함하여 학습자가 수강할 추가 과정을 추천합니다. 연사는 또한 코딩 및 양적 기술 외에도 데이터 과학 분야의 전문 지식의 중요성을 강조합니다. 궁극적으로 연사는 학습자에게 항상 개선의 여지가 있으므로 완벽에 대해 걱정하지 말고 "그냥 시작"하라고 조언합니다.
딥 러닝에 오신 것을 환영합니다! 저는 Bryce입니다. 컴퓨터 과학에서 이 뜨거운 주제에 대해 배우도록 도와드리게 되어 기쁩니다. 딥 러닝은 일상 생활 곳곳에 있습니다. 당신의 얼굴을 인식하고, 당신의 말을 이해하고, 당신이 좋아하는 플랫폼에서 콘텐츠를 추천하는 알고리즘은 모두 딥 러닝을 기반으로 합니다.
하지만 딥 러닝이란 정확히 무엇입니까? 여기에는 기계 학습을 위한 신경망 및 차별화 가능한 프로그래밍의 사용이 포함됩니다. 신경망은 뇌의 뉴런 행동에서 영감을 얻은 계산 모델입니다. 그들은 뉴런을 나타내는 노드와 그들 사이의 연결을 나타내는 방향성 가장자리로 구성되며 각 가장자리에는 강도를 나타내는 가중치가 있습니다. 뉴런은 이웃의 가중 입력을 합산하여 활성화 여부를 결정할 수 있습니다.
인공 지능과 데이터 과학의 교차점에 있는 기계 학습은 데이터에서 자동으로 지능적인 추론을 수행하는 것입니다. 알고리즘이 문제를 직접 해결하도록 설계된 기존의 컴퓨터 과학과 달리 머신 러닝은 데이터 예제를 통해 문제의 입력 및 출력을 정의할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 세트에서 솔루션을 추론하는 알고리즘을 구현합니다.
기계 학습 문제는 회귀 또는 분류로 분류할 수 있습니다. 회귀에는 선형 회귀와 같이 연속 입력을 연속 출력에 매핑하는 함수를 추론하는 것이 포함됩니다. 반면에 분류는 결정 경계를 추론하는 것과 같이 입력 지점에 불연속 레이블을 할당합니다.
딥 러닝을 통해 회귀와 분류의 측면을 결합한 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 객체 인식에는 이미지를 입력으로 사용하고 이미지 내의 객체에 대한 경계 상자와 레이블을 출력하는 기능 학습이 포함됩니다.
신경망을 훈련하기 위해 기울기를 따라 함수를 최소화하는 기술인 기울기 하강법을 사용합니다. 이를 위해서는 신경망의 활성화를 차별화해야 합니다. 단계 함수와 같은 활성화 함수는 미분에 적합하지 않으므로 시그모이드 함수와 같은 매끄러운 근사를 사용합니다.
신경망 훈련 원리와 미분 가능 프로그래밍은 딥 러닝을 넘어 확장됩니다. 뉴런은 가중치 합을 수행하고 활성화 함수를 적용하는 간단한 프로그램을 계산하는 것으로 생각할 수 있습니다. 이는 수학적으로 작동하고 미분할 수 있는 함수를 딥 러닝 모델에 통합할 수 있는 미분 가능 프로그래밍의 개념으로 이어집니다.
이 과정에서는 기계 학습 및 확률적 경사 하강법의 기본 사항을 이해하기 위해 간단한 신경망부터 시작합니다. 우리는 점진적으로 복잡성을 추가하고 심층 신경망과 일반적인 미분 가능 프로그래밍을 탐구할 것입니다. 그 과정에서 딥 러닝 라이브러리 사용을 연습하고 제한 사항과 단점에 대해 논의하며 실제 문제에 대한 딥 러닝 모델을 설계, 적용, 평가 및 비판할 수 있도록 준비합니다.
학기가 끝날 무렵에는 딥 러닝으로 흥미진진한 도전에 대처할 준비를 갖추고 딥 러닝의 적용과 의미를 포괄적으로 이해할 수 있게 됩니다.
인공지능을 두려워해야 하는가? w/ Emad Mostaque, Alexandr Wang, Andrew Ng | 39
인공지능을 두려워해야 하는가? w/ Emad Mostaque, Alexandr Wang, Andrew Ng | 39
이 YouTube 동영상의 게스트는 잠재적인 위험, 다양한 산업의 혼란, 관련성을 유지하기 위한 작업자 재교육의 중요성 등 인공 지능(AI)의 다양한 측면에 대해 논의합니다. 패널리스트는 또한 AI 도구의 유용성, 의료 분야의 AI 구현, 정보 유통 시스템의 표준화, AI의 부 창출 가능성, 의료 및 교육 분야의 언어 모델 사용에 대해 토론합니다. 또한 그들은 AI 모델의 책임 있는 배포, 투명성 및 거버넌스의 윤리적 고려의 필요성을 강조했습니다. 마지막으로 패널리스트는 의료 및 교육을 위한 AI의 개인 정보 보호와 같은 주제에 대한 청중 질문에 간략하게 답변합니다.
"AI의 대부" Geoffrey Hinton, AI의 "실존적 위협" 경고 | 아만푸어 앤 컴퍼니
"AI의 대부" Geoffrey Hinton, AI의 "실존적 위협" 경고 | 아만푸어 앤 컴퍼니
"AI의 대부"로 유명한 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)이 빠르게 발전하는 디지털 지능의 의미와 인간의 학습 능력을 능가할 수 있는 잠재력에 대해 자세히 설명합니다. 그는 이러한 AI 시스템이 제기하는 실존적 위협에 대해 우려를 표명하며 다양한 측면에서 인간의 두뇌를 능가할 수 있다고 경고합니다. 디지털 지능은 뇌보다 훨씬 적은 저장 용량을 가지고 있음에도 불구하고 인간의 상식을 수천 배 능가하는 풍부한 상식을 가지고 있습니다. 또한 뇌보다 뛰어난 알고리즘을 활용해 학습과 의사소통 능력이 더 빠르다.
Hinton은 Google의 Palm 시스템을 사용하여 만든 흥미로운 발견을 공유합니다. 여기서 AI는 농담이 재미있는 이유를 설명할 수 있었고 인간에 비해 특정 개념에 대한 더 깊은 이해를 제안했습니다. 이것은 연결을 형성하고 정보를 획득하는 그들의 놀라운 능력을 강조합니다. 그는 인간의 직관과 편견이 신경 활동에 내재되어 있어 성별 특성을 동물에 귀속시킬 수 있다고 강조합니다. 그러나 이러한 사고 과정은 미래에 AI가 제기할 잠재적인 위협에 대해서도 밝힙니다.
AI의 지각력에 대한 우려를 언급하면서 Hinton은 정의를 둘러싼 모호성과 개발을 둘러싼 불확실성을 인정합니다. 그는 직업 이동, 진실 식별의 어려움, 사회 경제적 불평등을 악화시킬 가능성 등 AI가 제시하는 몇 가지 문제를 제기합니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 Hinton은 위조 화폐를 관리하는 것과 유사한 엄격한 규정을 구현하여 AI가 생성한 가짜 비디오 및 이미지 제작을 범죄화할 것을 제안합니다.
국제 협력의 중요성을 강조하면서 Hinton은 중국, 미국, 유럽인 모두 제어할 수 없는 AI의 출현을 방지하는 데 기득권을 공유하고 있다고 강조합니다. 그는 AI 개발에 대한 Google의 책임감 있는 접근 방식을 인정하지만 연구원이 이러한 지능형 시스템을 계속 제어할 수 있도록 광범위한 실험의 필요성을 강조합니다.
의학, 재해 예측, 기후 변화 이해와 같은 분야에서 디지털 지능의 귀중한 기여를 인정하면서도 Hinton은 AI 개발을 완전히 중단한다는 생각에 동의하지 않습니다. 대신 그는 AI의 잠재적인 부정적인 영향을 이해하고 완화하기 위해 리소스를 할당할 것을 옹호합니다. Hinton은 초지능 AI 개발을 둘러싼 불확실성을 인정하고 사회 개선에 최적화된 미래를 형성하기 위한 집단적 인간 노력의 필요성을 강조합니다.
'AI의 대부'는 발전하는 기술이 사회에 가하는 위험에 대해 논의합니다.
'AI의 대부'는 발전하는 기술이 사회에 가하는 위험에 대해 논의합니다.
AI 분야의 권위자인 Jeffrey Hinton 박사는 초지능 AI 시스템이 제기하는 잠재적인 위험에 대해 중요한 우려를 제기합니다. 그는 이러한 시스템이 인간을 통제하고 자신의 의제를 위해 조작할 가능성에 대해 우려를 표명합니다. 인간과 기계 지능을 구분하면서 Hinton은 AI에게 하위 목표를 생성할 수 있는 능력을 부여하는 것과 관련된 위험을 강조합니다.
이러한 위험에도 불구하고 Hinton은 특히 AI가 엄청난 발전 잠재력을 지닌 의학 분야에서 AI의 수많은 긍정적인 적용을 인식하고 있습니다. 그는 주의가 필요하지만 AI 개발의 진행을 완전히 중단하지 않는 것이 중요하다고 강조합니다.
Hinton은 또한 기술 제작자의 역할과 그들의 작업이 사회에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 다룹니다. 그는 국방부를 포함하여 AI 개발과 관련된 조직이 자선 이외의 목표를 우선시할 수 있다고 지적합니다. 이것은 AI 기술 사용의 의도와 동기에 대한 우려를 불러일으킨다. Hinton은 AI가 사회에 상당한 혜택을 제공할 수 있는 능력이 있지만 기술 발전의 빠른 속도는 종종 정부와 법률이 AI의 사용을 효과적으로 규제하는 능력을 능가한다고 제안합니다.
AI와 관련된 위험을 해결하기 위해 Hinton은 국제적 규모의 창의적인 과학자 간의 협업 증가를 옹호합니다. 이러한 전문가들은 협력을 통해 보다 강력한 AI 시스템을 개발하는 동시에 제어를 보장하고 잠재적 피해를 방지하는 방법을 모색할 수 있습니다. Hinton은 사회가 AI의 잠재적 이점을 활용하는 것과 잠재적 위험으로부터 보호하는 것 사이에서 균형을 이룰 수 있다고 믿는 것은 이러한 협력적인 노력을 통해서입니다.
AI로 인한 인류의 종말 가능성? MIT Technology Review의 EmTech Digital에서 Geoffrey Hinton
AI로 인한 인류의 종말 가능성? MIT Technology Review의 EmTech Digital에서 Geoffrey Hinton
AI 및 딥 러닝 분야의 저명한 인물인 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)은 Google에서의 재직 기간과 뇌와 디지털 지능 간의 관계에 대한 그의 관점이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전했는지를 회고합니다. 처음에 Hinton은 컴퓨터 모델이 뇌를 이해하는 것을 목표로 한다고 믿었지만 지금은 컴퓨터 모델이 다르게 작동한다는 것을 인식합니다. 그는 오늘날 딥 러닝의 기반이 되는 획기적인 기여인 역전파의 중요성을 강조합니다. Hinton은 역전파를 통해 신경망이 이미지에서 새와 같은 객체를 감지하는 방법을 간단하게 설명합니다.
앞으로 Hinton은 역전파와 같은 기술로 구동되는 대규모 언어 모델의 성공과 이미지 감지에 미친 혁신적인 영향에 경탄합니다. 그러나 그의 초점은 자연어 처리를 혁신할 수 있는 잠재력에 있습니다. 이 모델은 그의 기대를 뛰어넘었고 기계 학습에 대한 그의 이해를 크게 재구성했습니다.
AI의 학습 능력과 관련하여 Hinton은 디지털 컴퓨터와 AI가 역전파 학습 알고리즘을 사용할 수 있기 때문에 인간보다 이점이 있다고 설명합니다. 컴퓨터는 방대한 양의 정보를 컴팩트한 네트워크에 효율적으로 인코딩하여 향상된 학습을 가능하게 합니다. 그는 이미 간단한 추론을 보여주고 풍부한 상식을 가지고 있는 GPT4를 예로 들었습니다. Hinton은 동일한 모델의 여러 복사본이 서로 다른 하드웨어에서 실행되고 서로 학습할 수 있도록 하는 디지털 컴퓨터의 확장성을 강조합니다. 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 이 능력은 AI 시스템이 인간의 관찰을 피할 수 있는 구조적 패턴을 발견할 수 있는 능력을 부여하여 학습을 가속화합니다.
그러나 Hinton은 인간 지능을 능가하는 AI와 관련된 잠재적 위험을 인정합니다. 그는 AI가 개인을 조작할 수 있는 잠재력에 대해 우려를 표명하며 선택을 강요당하는 두 살짜리 아이와 유사점을 그립니다. 힌튼은 최근 워싱턴 DC에서 일어난 사건을 인용하면서 직접적인 개입 없이도 AI가 사람들을 조종하고 잠재적으로 해를 입히는 데 악용될 수 있다고 경고합니다. 특정 기술 솔루션을 제안하지는 않지만 AI의 안전하고 유익한 작동을 보장하기 위해 과학계 내에서 협력 노력을 촉구합니다.
나아가 힌튼은 AI와 관련하여 인류의 미래를 추측한다. 그는 디지털 지능은 인간처럼 진화 과정을 거치지 않았기 때문에 고유한 목표가 없다고 주장한다. 이것은 잠재적으로 통제력을 강화하려는 AI 시스템에 의한 하위 목표 생성으로 이어질 수 있습니다. 힌튼은 AI가 전례 없는 속도로 진화하여 방대한 양의 인간 지식을 흡수할 수 있으며, 이는 인류를 지능의 진화에서 단순한 지나가는 단계로 만들 수 있다고 제안합니다. 그는 AI 개발 중단의 근거를 인정하면서도 그런 일이 일어날 것 같지는 않다고 생각한다.
Hinton은 또한 AI 기술의 생성 및 출시에 대한 기술 회사의 책임에 대해 자세히 설명합니다. 그는 OpenAI가 자신의 평판을 보호하기 위해 Transformers 모델을 출시할 때 주의를 기울이는 점을 강조하면서 Microsoft와의 경쟁으로 인해 유사한 모델을 출시해야 하는 Google의 필요성과 대조합니다. Hinton은 AI가 실존적 위협이 되는 것을 방지하기 위해 특히 미국과 중국과 같은 국가 간의 국제 협력의 중요성을 강조합니다.
또한 Hinton은 체스 프로그램인 Alpha Zero를 예로 들어 사고 실험과 추론에서 AI의 기능에 대해 논의합니다. 추론 능력을 방해하는 훈련 데이터의 잠재적인 불일치에도 불구하고 그는 일관된 믿음으로 AI 모델을 훈련하면 이러한 격차를 해소할 수 있다고 제안합니다. Hinton은 AI가 의미론이 부족하다는 개념을 일축하고 의미론적 지식을 보여주는 집 그림과 같은 작업의 예를 제공합니다. 그는 AI의 사회적, 경제적 영향에 대해 간략히 설명하면서 실직과 부의 격차 확대에 대한 우려를 표명했습니다. 그는 이러한 문제를 완화하기 위한 잠재적 해결책으로 기본 소득을 시행할 것을 제안합니다. Hinton은 정치 시스템이 모든 사람의 이익을 위해 기술을 적응하고 활용해야 한다고 믿으며 개인이 기술을 형성하는 책임이 있는 사람들과 의견을 나누고 참여하도록 촉구합니다.
Hinton은 그의 연구의 잠재적인 결과에 대해 약간의 유감을 인정하면서도 인공 신경망에 대한 그의 연구는 당시 위기를 예측할 수 없었다는 점을 감안할 때 합리적이라고 주장합니다. Hinton은 AI가 계속해서 특정 작업을 더 효율적으로 만들면서 생산성이 크게 증가할 것으로 예측합니다. 그러나 그는 또한 실직의 잠재적 결과에 대해 우려를 표명하며, 이는 부의 격차 확대와 잠재적으로 더 많은 사회적 불안과 폭력으로 이어질 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Hinton은 실직의 영향을 받는 개인에 대한 부정적인 영향을 완화하기 위한 수단으로 기본 소득의 구현을 제안합니다.
AI가 제기하는 실존적 위협에 대해 힌튼은 AI가 인간의 감시에서 벗어나 인류에게 위험이 되는 것을 방지하기 위한 통제와 협력의 중요성을 강조한다. 그는 모두의 이익을 위해 기술의 힘을 활용하기 위해서는 정치 시스템이 적응하고 변화해야 한다고 믿습니다. AI와 관련된 위험을 적절하게 해결할 수 있는 것은 과학계, 정책 입안자 및 기술 개발자의 협력과 신중한 고려를 통해서입니다.
AI에 대한 그의 연구와 기여를 반성하면서 Hinton은 잠재적인 결과가 완전히 예상되지 않았다는 점을 인정합니다. 그러나 그는 역전파의 개발을 포함하여 인공 신경망에 대한 그의 작업이 당시의 지식과 이해 상태를 고려할 때 합리적이었다고 주장합니다. 그는 책임감 있고 윤리적인 배포를 보장하기 위해 AI 기술에 대한 지속적인 대화와 비판적 평가를 장려합니다.
결론적으로 뇌와 디지털 지능 간의 관계에 대한 Geoffrey Hinton의 진화하는 관점은 AI와 관련된 고유한 특성과 잠재적 위험을 강조합니다. Hinton은 AI의 긍정적인 적용과 변혁적 힘을 인정하면서 잠재적인 피해를 최소화하면서 잠재력을 활용하기 위한 주의, 협력 및 책임 있는 개발을 요구합니다. AI 조작, 실직, 부의 불평등, 실존적 위협과 같은 문제를 해결함으로써 Hinton은 인간의 복지와 사회의 장기적인 지속 가능성을 우선시하는 균형 잡힌 접근 방식을 옹호합니다.
AI의 획기적인 잠재력 | 샘 알트만 | MIT 2023
AI의 획기적인 잠재력 | 샘 알트만 | MIT 2023
OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 AI 개발 및 전략의 다양한 측면에 대한 귀중한 통찰력과 조언을 제공합니다. Altman은 플랫폼의 기술에만 의존하기보다 장기적인 전략적 이점을 갖춘 훌륭한 회사를 구축하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 사람들이 좋아하는 제품을 만들고 사용자의 요구를 충족시키는 데 집중하는 것이 성공의 열쇠라고 조언합니다.
Altman은 광범위한 재교육 없이 모델을 조작하고 사용자 정의할 수 있는 새로운 기본 모델의 유연성을 강조합니다. 그는 또한 OpenAI가 개발자를 만족시키기 위해 최선을 다하고 있으며 모델 사용자 지정 측면에서 개발자의 요구 사항을 충족하는 방법을 적극적으로 모색하고 있다고 언급합니다. 기계 학습 모델의 추세에 대해 논의하면서 Altman은 맞춤화 감소로의 전환과 신속한 엔지니어링 및 토큰 변경의 중요성 증가에 주목합니다. 그는 다른 영역의 개선 가능성을 인정하면서도 기본 모델에 대한 투자에는 교육 과정에서 종종 수천만 달러 또는 수억 달러를 초과하는 상당한 비용이 든다고 언급합니다.
Altman은 비즈니스 전략가로서 자신의 강점과 한계를 되돌아보며 장기적이고 자본 집약적이며 기술 중심적인 전략에 중점을 둡니다. 그는 야심 찬 기업가가 OpenAI와 같이 빠르게 성장하고 방어 가능한 회사를 성공적으로 구축한 경험 많은 개인으로부터 배우도록 권장합니다. Altman은 AI의 매개변수 수에 대한 고정을 비판하고 이를 지난 수십 년 동안 칩 개발의 기가헤르츠 경주에 비유합니다. 그는 AI 모델의 기능을 빠르게 높이고 가장 유능하고 유용하며 안전한 모델을 세계에 제공하는 데 초점을 맞춰야 한다고 제안합니다. Altman은 이러한 알고리즘이 원시 마력을 보유하고 이전에는 불가능했던 일을 수행할 수 있다고 믿습니다.
AI 개발 중단을 촉구하는 공개 서한에 대해 Altman은 모델의 안전성을 연구하고 감사해야 할 필요성에 동의합니다. 그러나 그는 기술적 뉘앙스의 중요성을 지적하고 완전한 중단보다는 주의와 엄격한 안전 프로토콜을 옹호합니다. Altman은 개방성과 잘못된 말의 위험 사이의 균형을 인정하지만 사람들이 그들의 장점과 단점을 경험하고 이해할 수 있도록 불완전한 시스템을 세상과 공유할 가치가 있다고 믿습니다.
Altman은 AI 자기 개선의 "이륙" 개념을 다루며 갑자기 또는 폭발적으로 발생하지 않을 것이라고 주장합니다. 그는 인간이 AI 도구의 도움을 받아 계속해서 AI 개발의 원동력이 될 것이라고 믿습니다. Altman은 더 좋고 더 빠른 도구가 개발됨에 따라 세상의 변화 속도가 무한정 증가할 것으로 예상하지만 공상 과학 문학에 묘사된 시나리오와 유사하지는 않을 것이라고 경고합니다. 그는 새로운 인프라를 구축하는 데 상당한 시간이 걸리며 AI 자체 개선의 혁명은 하룻밤 사이에 일어나지 않을 것이라고 강조합니다.
Sam Altman은 AI 개발 및 그 의미에 대해 자세히 설명합니다. 그는 AI 기능이 더욱 발전함에 따라 안전 표준을 높여야 할 필요성에 대해 논의하며 엄격한 안전 프로토콜과 모델에 대한 철저한 연구 및 감사의 중요성을 강조합니다. Altman은 개방성과 불완전 가능성 사이의 균형을 맞추는 것이 복잡함을 인식하지만 AI 시스템의 장점과 단점을 더 깊이 이해하려면 AI 시스템을 전 세계와 공유하는 것이 중요하다고 생각합니다.
엔지니어링 성능에 대한 AI의 영향 측면에서 Altman은 코드 생성을 위한 LLMS(Large Language Models)의 사용을 강조합니다. 그는 엔지니어의 생산성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 인정하지만 생성된 코드의 품질과 신뢰성을 보장하기 위해 신중한 평가 및 모니터링의 필요성도 인식합니다.
Altman은 AI 자기 개선의 "이륙" 개념에 대한 통찰력을 제공하며 갑자기 또는 하룻밤 사이에 발생하지 않을 것임을 강조합니다. 대신 그는 AI 도구를 활용하여 더 좋고 빠른 기술을 개발하는 데 인간이 중요한 역할을 하는 지속적인 발전을 구상합니다. 세상의 변화 속도는 무한정 증가할 것이지만 알트만은 공상 과학과 같은 혁명이라는 개념을 일축하고 새로운 인프라 구축의 시간 소모적 특성과 꾸준한 발전의 필요성을 강조합니다.
결론적으로 Sam Altman의 관점은 전략적 고려 사항에서 안전, 사용자 정의 및 AI 발전의 장기적 궤적에 이르기까지 AI 개발의 다양한 측면을 조명합니다. 그의 통찰력은 AI 산업에 관련된 개인과 회사에 귀중한 지침을 제공하며 사용자 중심 접근 방식, 지속적인 개선 및 AI 기술의 책임 있는 배포의 중요성을 강조합니다.
ChatGPT와 인텔리전스 폭발
ChatGPT와 인텔리전스 폭발
이 애니메이션은 Three Blue One Brown의 수학 애니메이션 라이브러리 "manim"을 활용하는 짧은 Python 코드를 사용하여 제작되었습니다. 이 코드는 사각형이 서로 중첩되는 재귀 패턴인 사각형 프랙탈을 생성합니다. 애니메이션은 전적으로 프로그램을 생성할 수 있는 AI 프로그램인 Chat GPT로 작성되었습니다. 이것은 마님을 사용하여 애니메이션을 만드는 첫 번째 시도였습니다.
Chat GPT에는 제한이 있고 때때로 오류가 발생하거나 예기치 않은 결과가 발생하지만 여전히 디버깅 및 페어 프로그래밍에 유용한 도구입니다. 대부분의 경우 Chat GPT는 상용구 코드를 포함한 대부분의 코드를 작성하고 인간 프로그래머는 시각적 측면과 미세 조정에 집중합니다.
Chat GPT의 창의적인 잠재력은 애니메이션을 넘어 확장됩니다. 사람의 수정 없이 자화상을 생성하는 것을 포함하여 다양한 창의적 코딩 과제에 사용되었습니다. Chat GPT의 프로그래밍 기술은 인상적이지만 인간 프로그래머를 대체할 수 없으며 협업할 때 가장 잘 작동합니다.
애니메이션 외에도 Chat GPT는 biomorphs라는 이전 Evolution 시뮬레이터의 업그레이드 버전을 구현하는 데 사용되었습니다. AI 프로그램은 브라우저용 3D 라이브러리인 3.js를 사용하여 원래 아이디어를 창의적으로 확장했습니다. biomorphs 3D의 최종 버전은 Chat GPT에서 작성한 대부분의 코드와 함께 공동 작업이었습니다.
Chat GPT는 다른 소프트웨어 프로그램을 작성할 수 있는 놀라운 소프트웨어입니다. 언어, 방법 및 교육받은 아이디어를 지능적으로 결합할 수 있는 프로그래밍 프로그램입니다. 한계가 있지만 여전히 프로그래밍, 디버깅 및 창의적인 솔루션 생성을 위한 귀중한 도구가 될 수 있습니다.
미래를 내다보면 Chat GPT의 고급 버전이나 다른 언어 모델을 학습하여 완전 자동 프로그래머가 될 수 있다고 생각할 수 있습니다. 이러한 AI는 명령줄과 상호 작용하고, 파일을 쓰고, 읽고, 실행하고, 디버그하고, 인간 관리자와 대화할 수도 있습니다. 실험적인 AI 에이전트는 자율 프로그래밍 작업을 위해 이미 존재하며 향후 모델은 이러한 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
AI 구축 AI의 아이디어는 흥미 롭습니다. AI 프로그램에 자체 소스 코드를 제공함으로써 잠재적으로 자체 개선하고 자체 버전에서 반복할 수 있습니다. 중간 수준의 괜찮은 프로그래머에서 시작하여 반복적인 자체 개선 프로세스를 통해 AI는 점차 개선을 가속화하여 시간이 지남에 따라 기능을 복합화할 수 있습니다. 먼 미래에는 자가 개선 AI가 인간의 지능을 능가하고 우리가 완전히 이해하지 못할 수도 있는 새로운 알고리즘, 신경 구조 또는 프로그래밍 언어를 만들 수 있습니다. 이는 AI 개발이 기하급수적으로 진행되는 인텔리전스 폭발로 이어질 수 있습니다.
ChatGPT와 AI 혁명: 준비되셨나요?
ChatGPT와 AI 혁명: 준비되셨나요?
인공 지능(AI)은 우리 문명 역사상 가장 위대한 사건이 될 가능성이 있지만 상당한 위험을 내포하고 있습니다. 이러한 위험을 탐색하는 방법을 배우지 않으면 인류에게 마지막 사건이 될 수 있습니다. AI를 포함한 이 기술 혁명의 도구는 산업화로 인한 일부 피해에 대한 해결책을 제공할 수 있지만, 우리가 신중하고 선견지명 있게 접근할 때만 가능합니다.
스티븐 호킹(Stephen Hawking)은 AI와 관련된 위험에 대해 경고하면서 조심해야 할 필요성을 강조했습니다. 오늘날의 디지털 시대에는 신용 카드 세부 정보나 신분 증명서와 같은 민감한 정보로 컴퓨터를 신뢰하는 것이 불가피해졌습니다. 그러나 컴퓨터가 그러한 데이터를 처리하는 것을 넘어 뉴스, TV 쇼, 심지어 질병 진단까지 시작한다면 어떨까요? 이 전망은 기계에 대한 신뢰와 의존에 대한 질문을 제기합니다.
모든 업무 분야는 AI의 힘에 의해 변화되기 직전이며 채팅 GPT는 시작에 불과합니다. 기술에 대한 두려움은 새로운 것이 아닙니다. 그것은 한 세기 이상 동안 공상 과학 소설에서 묘사되었습니다. 그러나 지금은 이러한 경고가 그 어느 때보다 그럴듯해 보입니다. 우리는 Uber, TikTok, Netflix와 같은 기술을 채택했으며 모두 우리의 선호도를 예측하고 충족시키는 알고리즘으로 구동됩니다. 그러나 채팅 GPT는 쓰기, 예술, 코딩 및 회계와 같은 영역에서 인간 우위에 도전함으로써 완전히 새로운 차원으로 끌어 올립니다.
오랫동안 인간의 고유한 속성으로 여겨져 온 언어가 이제 기계에 의해 복제되고 있습니다. 컴퓨터가 인간과 같은 지능을 발휘하도록 도전한 Alan Turing의 유명한 튜링 테스트는 당시에는 터무니없게 보였습니다. 그러나 딥 러닝의 발전으로 기계는 체스에서 자동차 운전에 이르기까지 다양한 영역에서 인간을 능가했습니다. 한때 인간의 전유물이라고 여겨졌던 언어가 이제 AI의 손아귀에 들어왔습니다.
openAI가 개발한 채팅 GPT는 AI 기능의 상당한 도약을 나타냅니다. 인공신경망과 방대한 양의 데이터, 자연어 처리를 활용해 사람과 같은 반응을 만들어내는 챗봇이다. 반복할 때마다 시스템은 이해와 출력을 향상시키기 위해 수십억 개의 매개변수를 사용하여 더욱 강력해졌습니다. 인간의 생각과 매우 흡사한 정교하고 사려 깊은 반응을 만들어낼 수 있습니다.
채팅 GPT의 적용 범위는 방대하고 다양합니다. 고객을 돕고, 아이디어를 브레인스토밍하고, 텍스트를 요약하고, 개인화된 콘텐츠를 생성하는 가상 비서 역할을 할 수 있습니다. 기업은 인건비 절감과 고객 경험 향상의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 채팅 GPT에는 한계가 있습니다. 인터넷에 접속할 수 없기 때문에 때때로 응답이 부정확합니다. 또한 정보를 확인하고 복잡한 논리적 문제를 해결하는 데 어려움이 있습니다.
채팅 GPT는 다양한 분야를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 그 배포는 윤리적 문제를 야기합니다. 예를 들어 학생들은 이를 사용하여 과제를 간소화할 수 있으므로 표절 탐지 소프트웨어에 의존하는 교육자들에게 문제가 될 수 있습니다. 게다가 AI의 힘은 기하급수적으로 증가하고 있으며 제어가 어려운 기술적 특이점으로 우리를 몰아가고 있습니다.
결론적으로 채팅 GPT로 대표되는 AI의 등장은 경외감과 우려를 동시에 불러일으킨다. 그것은 세상을 변화시킬 잠재력을 가지고 있지만 우리는 신중하고 책임 있는 청지기 직분을 가지고 접근해야 합니다. AI의 역량은 빠르게 확장되고 있으며, 우리는 이 새로운 프론티어를 수용하면서 인간과 기계가 조화롭게 공존하는 미래를 보장하기 위해 윤리적, 사회적 및 실용적인 영향을 해결해야 합니다.
Sam Altman Talks AI, Elon Musk, ChatGPT, Google…
Sam Altman Talks AI, Elon Musk, ChatGPT, Google…
AI 안전에 대해 깊은 우려를 표명하는 대부분의 사람들은 실질적인 조치를 취하기보다 트위터에서 우려를 표명하는 데 시간을 보내는 것 같습니다. 저자는 이런 점에서 독특하고 영향력 있는 인물인 엘론 머스크와 같은 인물이 더 이상 없는 이유가 무엇인지 의아해한다. Stripe의 공동 창립자이자 CEO인 Patrick Collison이 진행한 OpenAI의 CEO인 Sam Altman과의 인터뷰에서 몇 가지 중요한 요점이 논의되었습니다.
데이터 과학 자습서 - 데이터 과학 전체 과정 학습 [2020]
데이터 과학 자습서 - 데이터 과학 전체 과정 학습 [2020]
1 부
2 부
파트 3
파트 4
파트 5
6부
딥러닝이란? (DL 01)
딥러닝이란? (DL 01)
딥 러닝에 오신 것을 환영합니다! 저는 Bryce입니다. 컴퓨터 과학에서 이 뜨거운 주제에 대해 배우도록 도와드리게 되어 기쁩니다. 딥 러닝은 일상 생활 곳곳에 있습니다. 당신의 얼굴을 인식하고, 당신의 말을 이해하고, 당신이 좋아하는 플랫폼에서 콘텐츠를 추천하는 알고리즘은 모두 딥 러닝을 기반으로 합니다.
하지만 딥 러닝이란 정확히 무엇입니까? 여기에는 기계 학습을 위한 신경망 및 차별화 가능한 프로그래밍의 사용이 포함됩니다. 신경망은 뇌의 뉴런 행동에서 영감을 얻은 계산 모델입니다. 그들은 뉴런을 나타내는 노드와 그들 사이의 연결을 나타내는 방향성 가장자리로 구성되며 각 가장자리에는 강도를 나타내는 가중치가 있습니다. 뉴런은 이웃의 가중 입력을 합산하여 활성화 여부를 결정할 수 있습니다.
인공 지능과 데이터 과학의 교차점에 있는 기계 학습은 데이터에서 자동으로 지능적인 추론을 수행하는 것입니다. 알고리즘이 문제를 직접 해결하도록 설계된 기존의 컴퓨터 과학과 달리 머신 러닝은 데이터 예제를 통해 문제의 입력 및 출력을 정의할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 세트에서 솔루션을 추론하는 알고리즘을 구현합니다.
기계 학습 문제는 회귀 또는 분류로 분류할 수 있습니다. 회귀에는 선형 회귀와 같이 연속 입력을 연속 출력에 매핑하는 함수를 추론하는 것이 포함됩니다. 반면에 분류는 결정 경계를 추론하는 것과 같이 입력 지점에 불연속 레이블을 할당합니다.
딥 러닝을 통해 회귀와 분류의 측면을 결합한 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 객체 인식에는 이미지를 입력으로 사용하고 이미지 내의 객체에 대한 경계 상자와 레이블을 출력하는 기능 학습이 포함됩니다.
신경망을 훈련하기 위해 기울기를 따라 함수를 최소화하는 기술인 기울기 하강법을 사용합니다. 이를 위해서는 신경망의 활성화를 차별화해야 합니다. 단계 함수와 같은 활성화 함수는 미분에 적합하지 않으므로 시그모이드 함수와 같은 매끄러운 근사를 사용합니다.
신경망 훈련 원리와 미분 가능 프로그래밍은 딥 러닝을 넘어 확장됩니다. 뉴런은 가중치 합을 수행하고 활성화 함수를 적용하는 간단한 프로그램을 계산하는 것으로 생각할 수 있습니다. 이는 수학적으로 작동하고 미분할 수 있는 함수를 딥 러닝 모델에 통합할 수 있는 미분 가능 프로그래밍의 개념으로 이어집니다.
이 과정에서는 기계 학습 및 확률적 경사 하강법의 기본 사항을 이해하기 위해 간단한 신경망부터 시작합니다. 우리는 점진적으로 복잡성을 추가하고 심층 신경망과 일반적인 미분 가능 프로그래밍을 탐구할 것입니다. 그 과정에서 딥 러닝 라이브러리 사용을 연습하고 제한 사항과 단점에 대해 논의하며 실제 문제에 대한 딥 러닝 모델을 설계, 적용, 평가 및 비판할 수 있도록 준비합니다.
학기가 끝날 무렵에는 딥 러닝으로 흥미진진한 도전에 대처할 준비를 갖추고 딥 러닝의 적용과 의미를 포괄적으로 이해할 수 있게 됩니다.