728x90 반응형 분류 전체보기242 [알고리즘] 시간복잡도 분할과 정복 분할 정복 알고리즘 분할 정복 알고리즘은 문제를 작은 하위 문제로 분할하고, 각 하위 문제를 재귀적으로 해결한 후, 그 해결책들을 합쳐서 원래 문제의 해결책을 구하는 알고리즘이다. 분할 정복의 전형적인 예시로 합병 정렬을 들 수 있는데, 합병 정렬은 배열을 반으로 나누고, 각 반을 정렬한 후에 두 개의 정렬된 반을 합쳐서 전체 배열을 정렬하는 과정을 거친다. 분할 정복 알고리즘은 문제를 작은 단위로 쪼개서 해결하기 때문에 대규모 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 장점이 있지만 이 알고리즘을 사용할 때에는 문제를 적절하게 분할하고, 재귀적인 해결과 합병 과정을 적절히 구현해야 한다. 그렇다면 재귀적인 해결 방법이 뭘까? 재귀적 해결방법에 대한 언급이 많이 나와있으나 나에게 확실히 와닿지 않았다. 그말은 그.. 2023. 12. 3. AI 정상회담: Rishi Sunak과 Elon Musk의 대화 인공지능(AI)에 대한 관심 증가 Rishi Sunak과 Elon Musk는 AI에 대한 주요 주제를 논의하며, 영국에서 AI 산업이 선도적 역할을 하는 중요성을 강조했습니다. AI에 대한 관심이 더욱 높아지고 있습니다. 암울한 시나리오에 대한 우려 Elon Musk는 AI와 관련한 안전 문제와 심지어 인간 존재 자체에 대한 우려를 표현했습니다. 그 중에서도, 인간 형태의 로봇이 등장함으로써 발생할 수 있는 안전 문제에 대해 강조했습니다. 이에 대해 Rishi Sunak은 비꼬는 반응을 보였습니다. AI의 가능성과 도전 Elon Musk는 AI가 어떻게 젊은 세대에게 도움이 될 수 있는지를 언급하면서, 자신의 아들 중 한 명이 친구를 사귀는 데 어려움을 겪는 사례를 예로 들었습니다. 그러나 그는 AI가 .. 2023. 11. 4. AWS가 Amazon EC2 Capacity Blocks for ML을 발표 Amazon Web Services (AWS)는 고객이 짧은 기간 동안 머신 러닝(ML) 워크로드를 실행하기 위한 고성능 GPU 컴퓨팅 능력에 액세스할 수 있는 새로운 소비 모델인 Amazon EC2 Capacity Blocks for ML을 발표했습니다. 이는 업계에서 처음으로 제공되는 모델로, 고객들은 이를 통해 수백 개의 NVIDIA GPU를 예약할 수 있으며, EC2 UltraClusters에 배치되어 고성능 ML 워크로드를 실행할 수 있습니다. ML 워크로드를 위한 GPU 수요와 공급의 변화 ML 워크로드는 컴퓨팅 능력을 많이 필요로 하며, 특히 generative AI의 도래로 기존보다 더 많은 GPU 컴퓨팅 능력이 필요하게 되었습니다. GPU 클러스터는 이러한 워크로드에 이상적이며, 병렬 처.. 2023. 11. 2. Gartner의 AI 전망 및 AI 대비 시나리오에 대한 중요성 Gartner는 AI, 특히 GenAI(생성 AI)의 등장을 강조하며, 이것이 인간과 기계 간 상호작용에서 중요한 변화를 초래한다고 말합니다. 이것은 AI가 더 이상 단순히 IT 프로젝트가 아니라 기업 전략의 핵심 요소로 간주되어야 함을 의미합니다. AI가 기업 전략에 통합되면 CIO와 IT 임원들이 AI를 적극적으로 지원하고 이를 조직에 효과적으로 적용해야 합니다. - Gartner는 또한 2025년까지 GenAI가 기업의 90%에서 노동력 파트너가 될 것으로 예측하며, 이것은 기계가 우리를 도구로서가 아니라 팀원으로 발전한다는 것을 의미합니다. 이것은 AI가 비즈니스 모델을 혁신하고 기업 전반에 큰 영향을 미칠 것임을 시사합니다. AI 포부 설정 - Gartner는 AI의 두 가지 주요 유형을 소개합.. 2023. 10. 31. 인공지능 기업의 투명성 감소 AI 기업들의 투명성 점수 확인 - 2023년 10월 18일, Stanford University에서 발표된 Foundation Model Transparency Index에 따르면, AI 기업들의 투명성이 감소하고 있음. - 예를 들어, OpenAI는 그 이름에 'open'이 들어가 있음에도 불구하고 GPT-4와 같은 주요 모델의 대부분 측면에 대해 투명하지 않을 것이라 명확하게 밝혔음. - 이러한 투명성 부족은 상업용 기반 모델을 활용하는 애플리케이션을 안전하게 개발할 수 있는지, 학계에서 연구에 상업용 기반 모델을 활용할 수 있는지, 정책 결정자가 이 강력한 기술을 규제할 의미 있는 정책을 설계할 수 있는지, 소비자가 모델의 한계를 이해하거나 모델로 인한 피해에 대한 구제를 어떻게 신청할 수 있는지.. 2023. 10. 29. Gen AI 의 원동력, 데이터 세계에서의 중요도 조사 이 글은 McKinsey & Company에서 2023년 9월 15일에 발표한 글로, 데이터 리더들이 회사가 생성 AI의 포부를 확장할 수 있도록 하는 7가지 조치에 대해 논의한 내용입니다. 1. 가치를 안내하는 원칙 - CDO(Chief Data Officer)는 가치가 어디에 있는지 명확하게 파악하고 그를 제공하기 위해 필요한 데이터를 고려해야 합니다. - 회사의 접근 방식을 기반으로 비즈니스의 generative AI에 대한 데이터 영향을 명확하게 이해하고 Taker, Shaper, Maker의 접근 방식을 고려해야 합니다. 2. 데이터 아키텍처에 특별한 능력 구축 - 생성 AI가 비정형 데이터(채팅, 비디오, 코드 등)를 다룰 수 있으므로 데이터 아키텍처를 개선해야 합니다. - 데이터 아키텍처의 .. 2023. 10. 28. 이전 1 ··· 21 22 23 24 25 26 27 ··· 41 다음 728x90 반응형
