빅웨이브에이아이 기술블로그

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시작 안녕하세요! 빅웨이브의 이현상입니다. 지난 포스트에서는 텍스트 생성 AI인 GPT 기술을 소개드리고 ChatGPT와 NaverCLOVA 테스트 내용을 간략하게 공유드렸는데요, 이번에는 본격적으로 AI를 활용하여 블로그를 작성하는 방법과 동시에, AI로 작성한 블로그를 같이 포스트해보고자 합니다! 거두절미하고 바로 시작하겠습니다. ChatGPT 사용법 이미 많은 분들이 ChatGPT를 사용하고 있을 것이라고 생각합니다. 그럼에도 아직 컴퓨터나 AI 기술이 익숙하지 않으신 분들은 어디서부터 시작해야할 지 막막할 수 있겠는데요, 오늘의 포스트에서는 최대한 쉽게 ChatGPT로 블로그를 작성하는 방식에 대해서 소개드리려고 합니다. 우선 가장 중요한 원칙은 바로 "상호작용"인데요, 어렵게 생각할 필요없이 C..

시작 현재 인공지능 기술은 놀라운 발전을 이루고 있습니다. 이 중에서도 최근에 등장한 텍스트-이미지 생성 AI인 Dalle2, Stable Diffusion2, 그리고 영상 생성 AI인 Gen-1은 많은 이들의 관심을 받고 있습니다. Dalle2는 텍스트를 입력하면 해당 텍스트에 대응하는 이미지를 생성하는 기술로, 이전 모델 대비 훨씬 더 자연스러운 이미지 생성이 가능해졌습니다. Stable Diffusion2는 이미지 생성 과정에서 불안정한 요소들을 안정적으로 다루는 기술로, 높은 해상도와 질의 이미지 생성이 가능해졌습니다. 마지막으로, Gen-1은 다양한 주제와 스타일의 영상을 생성하는 기술로, 상당한 수준의 창의적인 결과물을 도출합니다. 이처럼 최근 발표된 이 기술들은 이미지와 영상 생성 분야에서 ..

시작 안녕하십니까? 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 최근들어 다른 업무에 집중하느라 기술 블로그 포스트를 못해서 아쉬웠는데요, 이를 해결할 수 있는 아주 효율적인 방법이 떠올라서 포스트를 하게 되었습니다. 여러분은 최근 AI 분야에서 주목받고 있는 '생성 AI'에 대해서 알고 계신가요? 2021년 1월 5일에 출시된 텍스트-그림 생성 DALLE부터 시작하여, Stable Diffusion, 구글의 Imagen까지.. 텍스트만 입력하면 AI가 생성해준다니 아주 대단하죠? 그런데 최근에 나온 생성 AI 중 크게 주목받고 있는 기술이 있습니다. 바로 텍스트 생성 AI인 'ChatGPT' 인데요, ChatGPT는 사람들의 다양한 요구에 맞추어 고품질의 텍스트를 생성해줍니다. 한국에서도 이러한 변화에 ..

시작 안녕하십니까? 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 오랜만에 SOTA 알고리즘 시리즈로 인사드립니다! 지난 포스트에서 정형 데이터 예측 분야에서의 트랜스포머 기법을 적용한 TabNet을 소개드린 적이 있었는데요, 그 이후 2021년 6월 SAINT(Self-Attention and Intersample Attention Transformer)라는 새로운 정형 데이터 딥러닝 예측 기법이 등장했습니다! 최근 딥러닝 동향은 거의 대부분의 분야에서 트랜스포머를 적용하고 있는 상황이라고 여러번 말씀드렸죠? 이번에도 역시 트랜스포머 기반 정형 데이터 분석 기술입니다. 논문 내용에 대해서 하나씩 살펴보겠습니다. Key Idea SAINT는 2개의 핵심 아이디어를 가지고 있습니다. 본 논문에서는 정형 데이터..

시작 안녕하십니까? 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 지난 Neural Prophet 리뷰 이후 오랜만에 SOTA 알고리즘에 대해서 소개드리게 되었습니다! 오늘의 SOTA 알고리즘은 바로 DINO(DETR with Improved deNoising anchOr boxes)로 현재 COCO 2017 객체 탐지 데이터셋에서 1위를 차지하고 있습니다. 풀네임에서 따온 이름이 다소 억지스럽긴 하지만, 최근 논문에서는 단어의 느낌을 위해서 이런 방식을 사용하기도 하더라구요. 그러나! 다소 급조한 듯한 이름과는 다르게 DINO는 객체 탐지 분야의 타 알고리즘과 비교했을 때 아주 혁신적인 실험 결과를 발표했습니다. 그 내용에 대해서 핵심 아이디어 및 모델 아키텍처를 소개드리겠습니다. Key Idea DINO..

시작 안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이우창입니다. 지난번에는 Neural Prophet 모델에 대한 전반적인 내용과 1-step 예측을 소개드렸습니다. 이번에는 기존에 포스팅한 Neural Prophet 모델에서 Multivariate 와 n-step 과정을 함께 사용한 ARX(Auto-Regression X) model과 같은 방법으로 예측 모형을 구축한 후 기존 모델과 비교하여 정확도가 얼마나 개선되었는지 확인 해보고자 합니다. 학습 및 예측하기 위한 예제를 직접 실행해보겠습니다. 소스코드는 아래의 URL을 참조하시면 될 것 같습니다! https://colab.research.google.com/drive/1BLyPyWe9RMm4v5oy8f_RMXeKKdjl0vb0?usp=sharing N..

시작 안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이우창입니다. 지난번에는 Neural Prophet 모델에 대한 전반적인 내용을 소개드렸습니다. 이번에는 Neural Prophet 모델에서 AR(Auto Regression) 과정을 통해 1-step에 대한 데이터를 예측하기위해 학습 및 예측하기 위한 예제를 직접 실행해보겠습니다. 소스코드는 아래의 URL을 참조해주시면 됩니다. https://colab.research.google.com/drive/1JoLECBglOebwh_JfyXle43QQMOSQWrkx?usp=sharing NeuralProphet_Multivariate 1-step model2.ipynb Colaboratory notebook colab.research.google.com 패키지 및..

시작 안녕하세요! 빅웨이브 이현상입니다. 저희 팀에서는 일주일에 한번(수요일) 기술 리뷰를 진행하는데요, 최근 사업에서 시계열(Timeseries) 분석 분야에 대한 수요가 많이 존재하여 이의 SOTA 알고리즘을 소개드리고자 합니다! 기존 포스트에서는 미래에 미리 알고있는 변수를 트랜스포머 구조에서 디코더에 입력하는 TFT(Temporal Fusion Transformer) 모델에 대해서 설명드렸습니다. TFT는 2019년에 발표된 논문으로 그 후 우수한 성능의 모델들이 다수 등장했습니다! 그 중 단변량 시계열 예측에서 우수한 성능을 나타내는 SCINet을 소개합니다. SCINet 시계열 예측 분야는 일반적으로 다변량 및 단변량 문제를 구분합니다. 단변량이라는 것은 변수를 하나로 설정하여 미래 시점의 변..

시작 안녕하세요! 빅웨이브에이아이 선임 연구원 이현상입니다. 지난번에는 페이스북(현 메타)의 Neural Prophet의 간단한 개념과 베이스라인 코드를 소개드렸습니다. 간단하게 단변량 학습으로 1시점 뒤의 값을 예측하는 코드였습니다. 이번에는 Neural Prophet으로 다변량(Multivariate) 학습 및 다시점 예측 예제를 직접 실행해보겠습니다! 소스코드는 아래의 URL을 참조하시면 됩니다! https://colab.research.google.com/drive/13B0TyasngCzZAVP1vVIvfZusYwVUPJGx?usp=sharing NeuralProphet_Multivariate.ipynb Colaboratory notebook colab.research.google.com 패키지 ..