최근에 Python 3.13이 출시되었으며, 중요한 업데이트가 포함되어 있습니다. Python은 머신 러닝, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로, 이러한 분야의 증가하는 요구를 충족하기 위해 지속적으로 발전해왔습니다. 최신 버전인 Python 3.13은 성능과 생산성을 향상시키기 위한 여러 가지 중요한 개선 사항을 제공하여 ML 및 AI 프로젝트에서 작업하는 개발자들에게 중요한 이정표가 되고 있습니다. Python이 ML 및 AI 분야에서 지배적인 이유는 그 간결함, 광범위한 라이브러리 지원 및 대규모 커뮤니티에 있습니다. 그러나 AI 분야가 확장됨에 따라 더욱 성능이 뛰어나고 효율적인 Python 코드의 필요성이 중요해지고 있습니다. Python 3.13은 ML 훈련 및 추론 작업에서 일반적으로 발생하는 계산 집약적인 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있는
2024-11-01
애플은 무엇을 보았나요? 좋은 것은 없었습니다. 애플의 연구자 그룹이 발표한 논문에 따르면, 오늘날 ChatGPT나 Llama와 같은 AI의 가장 인기 있는 제품의 근본을 이루는 대규모 언어 모델(LLMs)은 진정으로 추론할 수 없다고 주장하고 있습니다. 즉, 이들의 지능 주장은 매우 과장되었다고 볼 수 있습니다 (혹은 비관적인 시각에서 보면, 우리는 거짓말을 당하고 있는 셈입니다). 일련의 테스트를 통해 그들은 이들의 추론 능력이 대개 — 혹은 전적으로 — 기억의 결과이지 진정한 지능이 아님을 증명합니다. 이것은 LLM들에 대한 실망감이 커지고 있는 추세에 추가되며, 이는 투자에 큰 변화를 가져오고 수십억 달러 규모의 많은 스타트업에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 자연히, 이는 빅테크의 수십억 달러 규모의 AI 지출과 이
보세요. 제가 말씀드릴게요. 저는 2010년에 상업적으로 이용 가능한 최초의 자동화된 콘텐츠/자연어 생성/생성 AI 플랫폼을 개발하고 출시한 팀의 일원이었습니다. 저는 특허를 보유하고 있으며, 그것에 대해 매우 자랑스럽게 생각합니다. 그리고 사과드립니다. 제가 이러한 일이 발생할 것이라고 예측했기 때문입니다. 하지만 더 중요한 점은, 우리가 기술을 작업하고 Yahoo Fantasy Football과 Associated Press와 같은 고객을 확보한 후, 저는 오랜 시간 동안 콘텐츠가 기계에 의해 생성된 것처럼 들리지 않도록 알고리즘, 모델 및 코드를 개발하는 데 대부분의 시간을 보냈다는 것입니다. 저희는 이 작업을 잘 해냈다고 생각합니다. 고객이 저희에게 괜찮은 개별적인 농담을 작성하도록 허용했을 때, 저희는 꽤 괜찮은 농담을 만들 수 있었습니다. 그게 얼마나 어려운 일인지 상상도 못
하루 아침에 AI가 세상을 혁신했다는 사실을 깨닫고 일어난다고 상상해 보세요. 믿기 힘든가요? 하지만 그 가능성은 생각보다 가까워졌습니다. 많은 사람들이 AI가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지 인식하지 못하고 있습니다. 이 기사를 다 읽고 나면 AI 혁명의 방향성을 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 이에 대비하는 방법도 알게 될 것입니다. 그리고 2027년에 AI 초지능이 등장할 때, 여러분은 준비가 되어 있을 것입니다. 5년 전, 저는 오픈 소스 모델과 클라우드 기술을 활용하여 몇 가지 AI 프로젝트를 개발했습니다. 제 챗봇은 기본적인 대화조차 어색하게 이어갔고, 제 감정 분석 도구는 종종 분명한 풍자를 놓치곤 했습니다. 그 당시 AI는 첫걸음을 내디딘 서툰 아기였습니다. 오늘날로 빨리 감기: 그 아기가 이제는 올림픽
2024-10-31
AI 도구가 작동하는지 확인하려면 뉴스 헤드라인을 읽지 말고 직접 사용해 보세요. AI 버블이 폭발하더라도, 생존자들은 새로운 기술 환경을 구축할 것이며, 그에 따른 두 번째 효과로 새로운 사회문화 환경도 만들어질 것입니다. AI가 당신의 일을 빼앗지 않습니다. AI를 사용하는 사람이 당신의 자리를 대신할 것이며, 대부분은 당신이 AI를 사용하지 않는 자신을 대체할 것입니다. 기업은 주주를 걱정하고, 정치인은 투표를 걱정하며, 기자는 급여를 걱정하고, 블로거는 조회수를 걱정하고, 연구자는 인용을 걱정합니다. 당신이 중요하게 생각하는 것에 대한 적절한 출처의 조합을 찾으세요. 생성적 AI는 최종 단계에 있으며, 다음에 오는 것은 생성하는 것보다 생성하지 않는 것에 더 가치가 있습니다. AI는 "미래의 기술"이 아니라 과거와 현재의 기술입니다. 우리가 일상 생활에서
2024-10-31
AI 기술을 개발하는 가장 좋은 방법은 프로젝트를 만드는 것입니다. 하지만 시작하는 단계에서 무엇을 만들어야 하는지 알아내는 것은 어려울 수 있습니다. 여기에서는 세 가지 수준의 복잡성을 가진 5개의 AI 프로젝트를 빠르게 만들 수 있는 방법을 공유합니다. 각 아이디어를 구현하는 데 필요한 단계와 Python 라이브러리를 설명하겠습니다. 초보자들이 프로젝트 아이디어를 생각할 때 저지르는 가장 큰 실수는 "이 새로운 기술을 어떻게 활용할 수 있을까?"라는 질문으로 시작하는 것입니다. 새로운 도구를 배우는 좋은 방법이 될 수 있지만, 더 나은 방법이 있습니다. 좋은 프로젝트 아이디어는 "어떤 문제를 해결할 수 있을까?"라는 질문으로 시작합니다. 이는 잠재적인 고용주와 공유할 때 좋은 이야기가 될 뿐만 아니라, 문제를 해결하는 것이 기술적 기술을
마케팅 3대째 마케팅을 하는 사람의 진실 마케팅 분야에서 오랜 경험을 가진 제가 여러분께 마케팅에 대한 진실을 이야기하고자 합니다. 마케팅은 단순히 제품을 판매하기 위해 소비자에게 다가가는 것만이 아니라, 소비자의 필요를 이해하고 그들의 욕구를 충족시키는 과정입니다. 특히, 21세기에는 디지털 마케팅이 중요해졌습니다. 소비자들은 온라인에서 정보를 찾고, 리뷰를 확인하며, 구매 결정을 내립니다. 따라서 마케팅 전략은 소비자의 행동 변화를 반영해야 합니다. 또한, 마케팅에서 가장 중요한 것은 신뢰입니다. 소비자들은 신뢰할 수 있는 브랜드와 제품에 더 많은 관심을 가집니다. 따라서 브랜드의 투명성과 진정성을 강조하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 마케팅은 지속적인 학습과 적응이 필요한 분야입니다. 시장의 변화에 발맞추어 새로운 전략을 개발하고, 소비자와의 소통을 지속해야 합니다. 광고. 우리는 광고에서 벗어날
프리랜서로 여러 해를 보낸 후, 저는 책 유통 및 출판 회사의 마케팅 부서에서 첫 번째 사무직을 맡게 되었습니다. 제 입장에서는, 이것이 꿈의 직업이었습니다: 제가 좋아하는 책에 대해 이야기하며, 유명한 저자들을 인터뷰하고, 지루한 하루를 더 이상 겪지 않아도 되는 직업이었습니다. 제 스물다섯 살의 저 자신이 그리 영리하지 않았다고 동의하실 수 있을 것입니다. 그곳에서 3년을 일하는 동안, 저는 많은 것을 배웠습니다 — 몇 가지는 힘들게 얻은 교훈이었고, 몇 가지는 원치 않는 놀라움이었습니다. 단 하루도 후회하지는 않지만, 제가 발견한 가장 불편한 진실 몇 가지를 소개하겠습니다. 1. 출판업에 종사하기 위해 열렬한 독서가일 필요는 없습니다 이상하죠? 여기에서 일하는 많은 사람들이 독서를 좋아하지만, 이 산업은 다양한
여러분은 석유, 가스 및 석탄 산업이 현실과 완전히 일치하지 않는 주장들을 하고 있다는 사실에 놀라실지도 모릅니다. 사실, 그 주장은 종종 현실과 전혀 관계가 없습니다. 제가 알겠습니다, 이건 충격적인 사실입니다. 그래서 캐나다의 해당 산업에 속한 기업들이 새로운 캐나다 규제에 반대하며 저항하고 있거나, 아니면 방어 태세를 갖추고 있거나, 혹은 후퇴하고 있는 것 같습니다. 현재 상황은 다소 혼란스럽습니다. 이러한 모든 방향으로 달려가는 반응의 원인은 무엇일까요? 캐나다 정부는 새로운 Bill C-59 법안의 도입을 통해 그린워싱을 방지하기 위한 중대한 조치를 취하고 있습니다. 이 법안은 쥐스탱 트뤼도 총리와 크리스티아 프리랜드 재무부 장관이 주도하고 있습니다. 이 조치는 경쟁법의 광범위한 개정의 일환으로, 환경 마케팅 주장에 대한 투명성과 책임을
시작하기 전에이것을 확인해 보세요 스크린샷이 비디오는 900,000회의 조회수를 기록하였으며 $9,900의 광고 수익을 발생시켰습니다. 이제 이 비디오를 확인해 보세요 스크린샷이것은 90만 조회수를 기록했지만, 이 채널은 37,000달러 이상을 벌었습니다. 같은 노력으로 네 배 더 많은 수익을 올린 셈입니다! 이번 글에서는 15가지 독특한 바이럴 니치 아이디어를 소개하고자 합니다. 또한 이 채널이 1,000 조회수에 대해 얼마나 많은 수익을 올리는지 보여드리겠습니다. 초보자들이 가장 많이 하는 실수 중 하나는 훌륭한 영상을 만드는 데 모든 시간과 노력을 쏟는 것입니다. 조회수를 얻을 수도 있지만, 잘못된 니치를 선택했기 때문에 잠재 수익을 낭비하고 있는 것입니다. CPM 이해하기 CPM은 Cost Per Mille의 약자로, 광고주가 1,000회의 광고 노출에 대해 지불할 의향이 있는