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정보관리기술사/인공지능14

ChatGPT(챗지피티) - 대화 전문 인공지능 챗봇 올해 안에 시험에 나올 듯 예전에 공부할 때 GPT, BERT 열심히 비교하면서 외웠는데, ChatGPT는 이슈도 있어서 예측해 봅니다. 지식백과에서 중요하다 생각되는 부분만 발췌해 봤습니다. 오픈에이아이(Open AI)가 2022년 12월 1일 공개한 대화 전문 인공지능 챗봇으로, Open AI에서 만든 대규모 인공지능 모델인 ‘GPT-3.5’ 언어 기술을 사용한다. 챗GPT는 이 GPT-3에 강화학습을 적용해 더욱 업그레이드한 GPT-3.5를 기반으로 개발 오픈AI는 챗봇의 차별·혐오 발언을 차단하기 위해 챗GPT에 AI 기반 조정 시스템인 ‘모더레이션API’(Moderation API)를 사용 챗GPT 출시 이후 화제와 논란들 → 기사 몇 개 떴습니다. 참고 자료 꼭 한번 읽어보세요. ChatGPT.. 2023. 2. 9.

과적합(Overfitting) 발생 이유 멘토링 예전에 한번 언급 드렸던 적이 있는데, 기출 문제 풀이 해설지를 보실 때 최소 2개 이상 보시길 권고 드립니다. 공통된 부분을 찾고, 차별화된 부분을 찾아서 자신만의 3단표를 만드는 연습을 꾸준히 하셔야 합니다. 그래야 차별화가 됩니다. 아래 해설지의 공통된 부분은 뭘까요? 3단표로 만들기 위해 모델과 데이터로 대분류를 만들었다는 것입니다. (매우 중요!!!) 공통된 내용은 뭘까요? 데이터 편향, 차원의 저주, 모델 복잡성, 데이터 오류 등입니다. 이런것들이 핵심 키워드 들입니다. 대분류에 맞게 핵심 키워드를 2열에 배치하고 3열에 설명해 주는 전형적인 BP 3단표 형태입니다. 정답은 없습니다. 자신만의 논지를 구조화해서 가독성 높게 표현하시면 됩니다. 아래것은 여러 자료 참고해서 제가 한번 정리.. 2022. 11. 1.

오버피팅과 언더피팅 - "오분언편" 토픽 개념에 대해 서술할 때 핵심 키워드들이 들어가야 고득점이 가능한데, 오버피팅과 언더피팅 관련한 핵심 키워드들에 분산(Variance)와 편차(Bias)가 있습니다. 어떤 관계가 있을까요? 오버피팅은 분산이 높고 언더피팅은 편차가 높다고 보시면 됩니다. 개념을 다시한번 살펴보면 오버피팅 Training Set에 편중되어 Training Set에서의 오차는 작게 나타나지만, 실제 Test Set에서는 오차가 커지는 과적합 현상 언더피팅 데이터 수집 시 단편화된 방법으로 인한 학습으로 적정 수준의 학습이 부족하여 실제 성능이 떨어지는 현상 예전에 올렸던 개념도를 살펴보면 쉽게 이해가 되실겁니다. 언더피팅은 단편화된 데이터만 갖고 진행하는 것이어서 편향이 높은 반면 오버피팅은 테스트용 데이터에 너무 집착하.. 2022. 10. 31.

오버피팅 해결방안 - "드규교배" 오버피팅 관련 해결 방안은 다양하게 있겠지만, 4개 정도는 암기하시면 좋을 듯 합니다. 예전에 시험 공부할때 봤던 책에서 관련 내용을 찾아 두음으로 재정리해 봤습니다. 실제 시험에서 작성하실 때는 3단표로 작성하셔야 하며, 가운데 열에 개념도를 간략히 표기해 주시면 매우 전문적으로 보여지는 점 참고하시길 바랍니다. 요것도 팁입니다. 해결 방안 설명 Drop Out - 학습 과정에서 신경망의 일부를 사용하지 않는 방법 Regulation - 복잡한 모델을 좀 더 간단하게 하는 방법으로 가중치 규제 Cross Validation (교차 검증) - 데이터셋을 Train과 Validation으로 나누어 사용하는 방법 - 주요 기법 : Holdout Cross Validation, K-fold Cross Vali.. 2022. 10. 31.

과적합 문제 해결방안 - 드롭아웃(Dropout) 인공지능 기계학습에서 과적합 문제를 해결할 수 있는 방안은 여러가지가 있는데, 오늘은 첫 번째로 드롭아웃에 대한 개념을 찾아봤습니다. 드롭아웃(Dropout) 딥러닝 시 오버피팅 문제를 해결하기 위해 노드 중 일부를 제거하는 인공지능 최적 학습기법 드롭아웃은 그림을 보면 이해가 좀 더 쉬운데요. 아래 오른쪽 그림처럼, 노드의 일부를 제거하여 학습하는 방법입니다. 드롭아웃 개념도 동작방식 IT위키에 소개되어 있는 동작 방식은 다음과 같습니다. 1. 입력층과 은닉층의 임의 노드 선택 및 제거 - 확률 p를 기준으로 제거 2. 임의 노드 제거 상태에서 학습 수행 3. 실제 테스트 시 제거 노드 복원 및 가중치 연산 - 가중치에 확률 p를 곱하여 결과 보상 상세한 내용은 아래 참고 자료 링크를 보시기 바랍니다... 2022. 10. 29.

과적합(Overfitting)과 과적합 문제의 개념 예전에 올렸던 글 중에 새로운 기술 토픽을 보게될 때 개념 파악이 매우 중요하다고 설명드렸었던적이 있었는데, 127회 기출문제인 "과적합(Overfitting)의 발생이유와 해결방안" 풀이에 앞서 과적합에 대한 정의를 먼저 위키백과에서 찾아 봤습니다. 제가 공부하는 습관이기도 하지만, 토픽에 대한 정의는 꼭 한번씩 찾아보고 읽어보시길 권고드립니다. 1교시형은 문제에 기술된 토픽의 개념 정의가 틀리면 거의 회복하기 어려운 점수를 받게 됩니다. 무조건 ~ 가급적~ 2줄 내외로 정의를 완벽하게 기술할 수 있도록 꾸준히 노력해야 합니다. 과적합 (Overfitting), 과대적합 기계 학습(machine learning)에서 학습 데이터를 과하게 학습(overfitting)하는 것 출처 : 위키백과 위키백과에서.. 2022. 10. 28.

SVM 개념 및 개념도 참고 자료 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine) 관련 포스팅을 하기 위해 인터넷에서 자료를 찾아보던 중 개념을 아주 잘 정리한 블로그가 있어서 링크를 올립니다. SVM의 개념, 주요 구성 요소 및 기법들을 그림을 통해 잘 설명해 주고 있는데, 읽어보시기를 강추 !!! 합니다. [머신러닝] 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) : 서포트 벡터의 의미 / 마진 / 초평면(결정경계) /하드마진/소프트 마진/ 커널(kernel) 트릭 (tistory.com) [머신러닝] 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) : 서포트 벡터의 의미 / 마진 / 초평면(결정경계) / 1. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 서포트 벡터 머.. 2022. 10. 27.

SVM 관련 두음 - "서초맛집(마지) 소하커" 상세 설명은 추후 천천히 드리겠지만, 오늘 만든 두음입니다. 중국 유방의 참모인 소하가 있습니다. 소하는 키가 크다 합니다. (제가 그냥 만들었습니다.) 서울 서초동에 맛집(마지)이 있는데 소하가 들어왔고, 키가 커 보였습니다 서초맛집(마지) 소하커 이게 대체 뭔가????? 싶으시겠지만, 서초마지 소하커 서포트 벡터, 초평면, 마진, 지도학습, 소프트 마진, 하드 마진, 커널 기법을 의미합니다. 요것만 외우시면 SVM 1Page 작성할 수 있습니다. 각 기술 요소에 대해서는 추후 포스팅 하겠습니다. 미친 두음 방식같으시겠지만, 저는 요렇게 공부했습니다. 행복한 일상 되세요. 2022. 10. 26.

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)의 개념 멘토링 SVM 관련 기출 문제 풀이에 앞서 ... 인공지능 분야는 저도 생초보라서 여러 자료들을 찾아봐야 겨우 해당 기술 토픽의 개념을 이해 할 수 있는데 처음에는 뭔말인가 싶다가도 자주 보다보면 이해도는 점점 올라가는 것 같습니다. 비록 비전문가이지만, 기술사 1차 시험은 필기 시험이고 1교시형은 구조화된 템플릿을 빼면 딱 1 Page 쓰는 거라 정확한 개념도와 개념도를 설명할 수 있는 기술 요소들만 어느정도 알면 충분히 방어가 가능한 도메인이라고 생각됩니다. 어떤 내용 위주로 써야 방어가 가능할지 관점에서 향후 포스팅 해 보겠습니다. 제 전공 분야는 아니니 선별해서 참고해 주시기 바랍니다. 행복한 일상 되세요. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM) 핵심 키워드 SVM.. 2022. 10. 26.

인공지능(AI) 개인정보보호 자율점검표 상시 점검 - "관이자점" 인공지능(AI) 개인정보보호 자율점검표 상시 점검 관이자점 (관리자점) AI 서비스 관리·감독, AI 서비스 이용자 보호 및 피해구제, 개인정보 자율보호 활동, AI 윤리 점검 인공지능(AI) 개인정보보호 자율점검표 총괄흐름도는 단계별 점검과 상시 점검으로 총 8단계로 이루어져 있습니다. (1) 단계별 점검에서 상시점검으로 가는 흐름도는 "기설 수 이제 보파 상"으로 두음을 외우고 구분 단계 설명 단계별 점검 기획·설계 (1) 기획 · 설계 단계부터 PbD 원칙 적용 (2) 개인정보 영향평가 수행 개인정보 수집 (3) 적법한 개인정보의 수집 동의 방법 이행 (4) 동의 이외의 개인정보 수집 근거 확인 (5) 정보주체 이외 개인정보 수집에 대한 수집 출처 및 처리 목적 고지 개인정보 이용·제공 (6) 수집.. 2022. 9. 11.

AI 개인정보보호 자율점검표 단계별 점검 - "기설 수 이제 보파 상" 인공지능(AI) 개인정보보호 자율점검표 단계별 점검 기설 수 이제 보파 상 기획·설계, 개인정보 수집, 개인정보 이용·제공 개인정보 보관·파기, 상시 점검 인공지능(AI) 개인정보보호 자율점검표 총괄흐름도는 단계별 점검과 상시 점검으로 총 8단계로 이루어져 있습니다. (1) 단계별 점검에서 상시점검으로 가는 흐름도는 "기설 수 이제 보파 상"으로 두음을 외우고 구분 단계 설명 단계별 점검 기획·설계 (1) 기획 · 설계 단계부터 PbD 원칙 적용 (2) 개인정보 영향평가 수행 개인정보 수집 (3) 적법한 개인정보의 수집 동의 방법 이행 (4) 동의 이외의 개인정보 수집 근거 확인 (5) 정보주체 이외 개인정보 수집에 대한 수집 출처 및 처리 목적 고지 개인정보 이용·제공 (6) 수집 목적 내 개인정보 이.. 2022. 9. 10.

AI 개인정보보호 6대 원칙 - "적안투참책공" AI 관련 개인정보보호 6대 원칙 적안투참책공 적법성, 안전성, 투명성, 참여성, 책임성, 공정성 인공지능(AI) 개인정보보호 자율점검표에 소개되어 있는 내용입니다. AI 관련 개인정보보호 6대 원칙 AI 기술·서비스의 개인정보 처리 특성을 고려한 개인정보보호를 위해서는 현행 법령에 따른 개인정보 보호 의무사항 준수뿐만 아니라, 자율적 보호활동 및 윤리적 이슈 대응이 중요함 이에 국제적으로 통용되는 개인정보 처리 원칙을 담고 있는 「개인정보 보호법」 상 보호 원칙(§3)을 기본으로, 자율적 보호활동을 위한 「개인정보보호 중심 설계」(Privacy by Design) 원칙, 윤리적 이슈 대응을 위한 「AI 윤리기준」(’20.12, 과학기술정보통신부)을 반영하여, AI 관련 개인정보보호 6대 원칙을 도출함 .. 2022. 9. 8.

인공지능 도메인 기출문제 트렌드 (관리 128-1-4) 기계학습(Machine Learning) 모델링(Modeling)과 모델옵스(ModelOps)에 대하여 설명하시오. 2022.07.06 - [정보관리기술사/128회 기출문제 풀이] - (128 관리 1-4) 기계학습 모델링과 모델옵스(ModelOps) (128 관리 1-4) 기계학습 모델링과 모델옵스(ModelOps) 제 1 교시 4. 기계학습(Machine Learning) 모델링(Modeling)과 모델옵스(ModelOps)에 대하여 설명하시오. 두음 (X) 아마도 127회에 모델옵스(ModelOps) 문제가 출제된 바 있어서, 대부분의 예비 기술사님들께서.. peimsam.tistory.com (관리 127-1-2) 모델옵스(ModelOps) 128회 연계/확장 문제로 출제 .. 2022. 7. 26.

인공지능 학습용 데이터의 구축과정 - "임수정라학" 인공지능 학습용 데이터의 구축과정 임수정라학 임무 정의 - 구축 계획서 데이터 수집 - 원시 데이터 데이터 정제 - 원천 데이터 데이터 라벨링 - 라벨링 데이터 데이터 학습 - 학습데이터셋 영화배우 임수정님이 있는데, 인공지능 학습용 데이터의 구축과정은 오래도록 잊지 않을 듯 하네요 참고로 v1.0에서는 데이터 획득이었는데 2022년 2월에 v2.0으로 업데이트 되면서 일부 내용들이 변경되었습니다. # 참조 링크 1 [2022.2.공개] '인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v2.0' 공개 | AI 허브 (aihub.or.kr) AI 허브 * 03.22 일자로 폰트 등 일부 변경된 버전을 수정 업로드하였음을 참고 부탁드립니다. aihub.or.kr # 기출 이력 (관리 126-3-6) 디지털 뉴딜.. 2022. 6. 11.

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