반응형 분류 전체보기430 [IT] 인공지능(AI)의 환영현상(hallucination)과 줄위기 위한 방법 인공지능의 'hallucination'(환영)은 인공지능 모델이 실제 데이터에 기반하지 않고 완전히 새로운 정보나 내용을 생성하는 현상을 말합니다. 이 현상은 특히 생성적 모델, 예를 들어 GPT와 같은 자연어 생성 모델에서 나타납니다. Hallucination 현상은 인공지능 모델이 학습 데이터에만 의존하여 패턴을 학습하다 보니, 실제 상황에서는 존재하지 않는 정보나 내용을 생성할 수 있습니다. 이는 모델의 학습 데이터가 불완전하거나, 데이터의 분포가 고르지 않을 경우 더욱 발생하기 쉽습니다. 환영 현상을 줄이기 위한 몇 가지 방법은 다음과 같습니다: 1. 데이터의 질 향상: 균형 잡힌, 다양한, 대표성 있는 데이터를 수집하여 인공지능의 학습 데이터로 사용합니다. 이를 통해 데이터 편향을 줄이고, 모델.. 2023. 5. 12. [주식] 미국 주식 투자시 주요 고려사항 미국 주식 투자를 고려하기 전에 고려해야 할 몇 가지 주요 사항이 있습니다. 이러한 요소들을 이해하고 숙지하면 더 나은 결정을 내리고 수익을 극대화하고 피해를 최소화하는데 도움이 될 수 있습니다^^ 1. 시장 이해: 미국 주식 시장은 다양한 업종과 기업들로 구성되어 있습니다. 투자자들은 미국 경제, 시장 트렌드, 주요 산업 부문 등에 대한 지식을 갖추어야 합니다. *아는 만큼 보입니다~ 아시죠?! ㅎㅎ 2. 투자 목표 설정: 투자 목표를 명확히 설정하고, 이에 따라 적절한 투자 전략을 세우는 것이 중요합니다. 투자 기간, 위험 허용도, 기대 수익률 등을 고려하여 투자 결정을 내려야 합니다. *투자할 때는 오른다고 너무 기뻐하지도 떨어진다고 너무 낙담하지 말고, 목표수익률이 달성하면 바로 수익화하는 것을 .. 2023. 5. 11. [IT] 인공지능(AI)의 오류(편견,오해) 극복하기 인공지능의 오류는 여러 가지 원인으로 발생할 수 있습니다. 주요 오류와 그 원인은 다음과 같습니다. 1. 데이터 편향: 인공지능은 학습 데이터를 기반으로 작동합니다. 학습 데이터가 편향되거나 불완전한 경우, 인공지능은 부정확한 판단이나 예측을 할 수 있습니다. 이로 인해 성능 저하와 정확도 문제가 발생할 수 있습니다. 2. 과적합(Overfitting): 인공지능 모델이 학습 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 저하되는 현상입니다. 이는 모델이 일반화 능력을 상실하게 되어 실제 환경에서의 성능이 떨어집니다. 3. 알고리즘 오류(또는 버그): 인공지능 알고리즘이 잘못 설계되거나, 프로그래밍 오류가 있는 경우, 인공지능의 성능과 정확도에 영향을 미칩니다. 이로 인해 인공지능이 작동.. 2023. 5. 9. [기타] 글을 쓸때의 고려사항 글쓰기에서 고려해야 하는 사항은 다음과 같습니다. 1. 목적 및 독자: 글의 목적을 명확하게 정하고, 독자의 관심사와 기대에 맞는 내용과 톤을 설정합니다. 이를 통해 독자가 글을 이해하고 관심을 가질 수 있도록 돕습니다. (블로그 글쓰기인지, 책의 출간인지, 일기 인지를 명확하게 정하면 좀 더 효과적으로 글을 쓸 수 있다고 생각해요) 2. 구조 및 논리: 글의 구조를 명확하게 설정하고, 논리적인 흐름을 유지합니다. 이를 위해 서론, 본론, 결론 등의 구성요소를 활용하고, 전체적인 흐름이 자연스럽게 이어지도록 합니다.(흔히 언급하는 기. 승. 전. 결 글쓰기도 구조중에 하나입니다) 3. 문장 및 문단: 명확하고 간결한 문장을 사용하며, 문단 간의 연결이 자연스럽게 이루어지도록 합니다. 글 전체의 일관성과 .. 2023. 5. 8. 이전 1 ··· 98 99 100 101 102 103 104 ··· 108 다음 반응형
