AI, 머신러닝?

머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 패턴이나 규칙을 학습하여, 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 전통적인 프로그래밍에서는 개발자가 명시적으로 로직을 작성하는 반면, 머신러닝에서는 모델이 주어진 데이터를 통해 스스로 규칙을 찾아내어 문제를 해결합니다.

텐서플로우 (TensorFlow)

개념 및 역할:

텐서플로우는 Google에서 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 특히 딥러닝 모델을 쉽고 효율적으로 구축하고 학습시키기 위해 사용됩니다.
예시:
- 이미지 분류: 예를 들어, 텐서플로우를 사용하여 고양이와 개의 이미지를 구분하는 딥러닝 모델을 만들 수 있습니다. 이 모델은 수많은 고양이와 개의 이미지를 학습하여, 새로운 이미지가 들어왔을 때 어느 쪽에 더 가까운지 예측할 수 있습니다.
- 자연어 처리: 텐서플로우는 텍스트 데이터를 처리하는 모델(예: 감정 분석, 번역, 텍스트 생성 등)을 구현하는 데에도 널리 사용됩니다.
특징:
- 데이터 플로우 그래프: 텐서플로우는 연산을 데이터 플로우 그래프로 표현하여, 각 노드에서 계산이 이루어지고, 이를 통해 병렬 처리와 분산 학습이 가능하도록 합니다.
- 유연성과 확장성: 연구자부터 산업 현장에 이르기까지 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 다양한 API와 도구들을 제공합니다.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

개념 및 역할: GPT는 OpenAI가 개발한 대규모 자연어 처리 모델로, Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다.
- Generative: 주어진 문맥을 기반으로 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다.
- Pre-trained: 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전 학습(pre-training)되어, 다양한 자연어 처리 작업에 쉽게 적용할 수 있습니다.
예시:
- 텍스트 생성: GPT는 사용자가 입력한 프롬프트(시작 문장이나 질문)를 바탕으로 이어지는 문장을 자연스럽게 생성합니다.
- 번역, 요약, 대화: 다양한 언어 작업에 활용될 수 있으며, 대화를 자연스럽게 이어가는 챗봇에도 응용됩니다.
특징:
- Transformer 기반: Transformer 모델은 자기-어텐션(self-attention) 메커니즘을 통해 문맥 정보를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
- 대규모 파라미터: GPT 모델은 수십억 개의 파라미터를 가지며, 이를 통해 미세한 문맥 차이까지 학습하여 높은 자연어 이해와 생성 능력을 갖추고 있습니다.