Stable Diffusion을 사용하다 보면 자주 보이는 용어 중 하나가 바로 ‘가중치(weights)’입니다. 가중치란 간단히 말해 “특정 요소가 결과물에 얼마나 강력한 영향을 미치는지”를 나타내는 숫자라고 생각하면 쉽습니다. 가중치를 왜 사용하나요? 가중치는 AI가 이미지를 생성할 때 프롬프트 내에서 어떤 키워드나 문구가 더 중요하게 다뤄져야 하는지를 결정합니다. 예를 들어, 프롬프트에 “아름다운 해변”과 “일몰”이라는 두 키워드가 있을 때, 일몰의 색감과 … 계속 읽기 “Stable-Diffusion 에서 가중치(weights) 는 무엇인가?”
4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나인 **머신러닝(Machine Learning)**은 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측하는 능력으로 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있습니다. 이러한 머신러닝을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 라이브러리 중 대표적인 것이 바로 TensorFlow입니다.구글이 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크인 TensorFlow는 방대한 커뮤니티와 강력한 기능 덕분에 초보자부터 전문가까지 널리 활용되고 있습니다. 1. TensorFlow란 무엇인가? TensorFlow는 구글 브레인 팀이 … 계속 읽기 “TensorFlow 를 통해 머신 러닝의 힘을 이해하고 활용하기”
‘머신러닝’이란 무엇일까요? 단순히 직역하면 ‘기계가 배운다’는 의미입니다. 그렇다면 기계가 무엇을, 어떻게 배우는 걸까요? 그리고 그 배운 지식을 어디에, 어떻게 사용하는지 궁금하지 않으신가요? 머신러닝은 인공지능의 하위 분야로서, 많은 양의 데이터를 통해 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템이 스스로 학습하고 발전하도록 합니다. 더 많은 데이터와 경험을 제공할수록 시스템은 지속적으로 성능을 개선하고 발전합니다. AI 로봇이 인간과 진짜 대화할 수 있을까? … 계속 읽기 “5분 만에 이해하는 머신러닝 개념”
요즘 AI가 너무 똑똑해져서 가끔 무서울 지경입니다. 심지어 제가 이 글을 쓸 때도 옆에서 GPT-4가 슬쩍 보며, ‘그래, 너 얼마나 잘 쓰나 보자’ 하고 평가하는 느낌까지 들어요. 자,두 개의 AI 모델, GPT-4와 구글 바드(Bard), 이제는 제미나이(Gemini) 에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다. 창의력 천재, GPT-4와 샘 알트만 GPT-4는 OpenAI에서 발표한 최신 언어모델입니다. GPT 시리즈는 이미 사람과 … 계속 읽기 “GPT-4 vs 구글 바드, 솔직히 누가 더 똑똑할까?”
TensorFlow 2.10을 Python 3.10에 설치하고 CUDA 11.2, cuDNN 8.1로 GPU 가속을 설정하는 가이드입니다. conda로 환경을 만들고, pip로 TensorFlow와 필수 라이브러리를 설치한 뒤, GPU 인식 여부를 확인합니다.
RNN의 핵심 아이디어는 이전 시점의 출력을 현재 시점의 입력으로 사용하는 것입니다. 즉, RNN은 과거의 정보를 기억하고 이를 바탕으로 다음 정보를 예측하는 방식으로 작동합니다. 이처럼 과거의 정보를 ‘순환’시켜 가면서 데이터의 흐름을 처리하는 구조를 가지고 있습니다.
LSTM(Long Short-Term Memory)은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류로서, 시퀀스 데이터 (시계열 데이터, 텍스트 등)를 처리하기 위해 신경망 입니다. 이전에 배운 것들을 기억할 수 있도록 컴퓨터 의 “일기장” 을 바로 LSTM 이라고 할 수 있습니다. 즉, “일기장”을 찾아보면서 이전에 무슨 일이 있었는지 확인을 할 수 있으며 미래에 무슨 일이 일어날지 예측을 할 수 있습니다. … 계속 읽기 “기억하는 신경망 LSTM(Long Short-Term Memory), 어떻게 작동할까?”
요즘 ChatGPT 의 번역 능력이 너무 좋아서 가끔 “이게 진짜 사람이랑 뭐가 다르지?” 싶은 순간이 많습니다. 영화나 원서 번역 실무현장에서도 실제로 많이 사용되고 있죠. 그런데 이 모델들은 어떻게 이렇게 방대한 지식을 쌓고 발전할까요? 그냥 인터넷에 있는 내용을 긁어다가 정리하는 걸까요? 아니면 진짜로 무언가를 배우고 기억하는 걸까요? 1. LLM의 기본 원리 1) 텍스트를 숫자로 바꾸는 첫걸음: … 계속 읽기 “대형 언어 모델(LLM)의 작동 원리와 학습 과정”
여행을 떠나며 우리는 수많은 사진을 찍습니다. 그런데 이 사진들 속에는 단순한 이미지 이상의 정보가 담겨 있다는 사실, 알고 계셨나요? 바로 EXIF 데이터입니다. 이 데이터를 활용하면 우리가 방문한 장소와 시간을 추적하고, 더 나아가 주변의 멋진 관광지나 맛집까지 추천받을 수 있습니다. * 사전 지식 요건 : flask, python, Maps JavaScript API 에서 google map 에 접근 할 … 계속 읽기 “내가 찍은 사진, 어디서 촬영했을까?Google 지도에서 확인하는 법”
인공지능(AI)과 고사양 게임을 가능하게 하는 핵심 장치 중 하나가 바로 **그래픽 카드(GPU, Graphics Processing Unit)**입니다. GPU는 단순한 이미지 처리 장치를 넘어 초당 수십조 개의 연산을 수행하는 병렬 연산의 강력한 엔진으로 발전해 왔습니다. 특히 AI 모델을 학습하고 실행할 때 **VRAM(비디오 메모리)**의 크기가 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 왜 VRAM이 AI 학습에 필수적일까요? 1. VRAM이 필요한 이유 1) … 계속 읽기 “AI 학습을 위한 VRAM의 중요성과 RTX 5090의 최신 동향”