2024/06 (41) 썸네일형 리스트형 [Security] OWASP란 무엇인가? OWASP(Open Web Application Security Project)는 웹 애플리케이션 보안을 강화하기 위한 비영리 단체입니다. OWASP는 웹 애플리케이션 보안에 관한 지침, 도구, 문서 등을 제공하여 개발자와 보안 전문가들이 웹 애플리케이션을 안전하게 만들 수 있도록 돕고 있습니다.OWASP의 주요 목표웹 애플리케이션 보안 개선:웹 애플리케이션의 보안 취약점을 줄이고, 안전한 코딩 실천을 촉진합니다.교육과 훈련:개발자와 보안 전문가들에게 보안에 관한 교육과 훈련 자료를 제공합니다.무료 자원 제공:다양한 보안 도구, 문서, 지침을 무료로 제공하여 누구나 쉽게 접근할 수 있게 합니다.주요 활동OWASP Top 10:가장 흔하고 심각한 웹 애플리케이션 보안 취약점 10가지를 정리한 목록입니다. .. [Sovereign AI] 소버린 AI란 무엇인가? 소버린 AI(Sovereign AI)는 주권을 가진 독립적인 인공지능 시스템을 의미하며, 특정 국가나 조직이 외부의 간섭 없이 자율적으로 운영하고 통제할 수 있는 AI를 지칭합니다. 이러한 시스템은 다양한 측면에서 독립성을 유지하는 것이 중요합니다.주요 개념자율성(Autonomy):소버린 AI는 외부의 영향 없이 독립적으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 수집, 처리, 의사결정을 독립적으로 수행할 수 있어야 합니다.사례: 국가가 자국의 군사 시스템에 사용하는 AI는 외부의 간섭 없이 독립적으로 작동해야 합니다.안보와 프라이버시(Security and Privacy):소버린 AI는 민감한 데이터를 보호하고, 외부 해킹이나 침입으로부터 안전하게 지켜야 합니다.사례: 국가의 보건 시스템에 사용되는 A.. [인공지능] RLHF이란 무엇인가? RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 이용하여 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 시스템을 훈련시키는 접근 방법입니다. 이 방법은 인간의 선호도나 피드백을 학습 과정에 통합하여 AI 모델의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.RLHF의 주요 개념강화 학습(Reinforcement Learning, RL):에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 방법입니다.에이전트는 행동(Action)을 선택하고, 그 행동의 결과로 환경에서 보상과 상태(State) 변화를 받습니다.인간 피드백(Human Feedback):에이전트의.. [부동산 상식] 집사기 전에 꼭 알아야할 상식! LTV, DTI, DSR 부동산 대출 알아보기! LTV란 무엇인가?LTV(Loan to Value) 대출은 부동산의 담보가치 대비 대출금액의 비율을 의미합니다. 이는 부동산 담보 대출에서 매우 중요한 개념으로, 대출을 승인하고 그 금액을 결정하는 데 사용됩니다. LTV 비율은 다음과 같이 계산됩니다:LTV=(대출금액담보가치)×100\text{LTV} = \left( \frac{\text{대출금액}}{\text{담보가치}} \right) \times 100LTV=(담보가치대출금액)×100예를 들어, 주택의 가치가 5억원이고, 대출금액이 3억원인 경우 LTV는 60%입니다.LTV 비율이 중요한 이유는 다음과 같습니다:리스크 관리: LTV 비율이 낮을수록 대출자가 상환하지 못했을 때 은행이나 금융기관이 입을 수 있는 손실이 줄어듭니다.대출 가능 금액 결정.. [FMOps] FMOps란 무엇인가? FMOps(Foundation Model Operations)는 파운데이션 모델의 개발, 배포, 유지보수, 모니터링을 효율적으로 관리하는 프레임워크와 프로세스를 의미합니다. 이 용어는 MLOps(Machine Learning Operations)에서 파생되었으며, 특히 대규모 파운데이션 모델의 운영을 최적화하는 데 중점을 둡니다. FMOps는 대규모 모델의 복잡성을 다루고, 이를 실제 환경에서 안정적으로 운영하기 위해 필요한 일련의 활동과 도구를 포함합니다. FMOps의 주요 구성 요소데이터 관리:데이터 수집 및 준비: 파운데이션 모델을 학습시키기 위한 대규모 데이터셋을 수집하고 전처리하는 과정입니다.데이터 버전 관리: 데이터셋의 버전을 관리하여 재현 가능성을 보장합니다.모델 학습 및 재학습:대규모 분산.. [FM] 파운데이션 모델(Foundation Model)이란 무엇인가? 파운데이션 모델(Foundation Model)은 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 범용 인공지능 모델을 의미합니다. 이 모델은 다양한 태스크와 도메인에서 광범위하게 적용될 수 있도록 설계되었습니다. 파운데이션 모델의 개념은 최근 몇 년간 AI 연구에서 큰 주목을 받고 있으며, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등 여러 분야에서 활용되고 있습니다.파운데이션 모델의 주요 특징대규모 데이터셋과 모델:파운데이션 모델은 방대한 양의 데이터로 사전 학습됩니다. 이 데이터는 다양한 출처에서 수집된 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 포함할 수 있습니다.모델 자체도 대규모로 설계되며, 수억 개에서 수천억 개의 파라미터를 가질 수 있습니다.범용성:이 모델들은 하나의 특정한 작업에.. [인공지능] FineTuning이란 무엇인가? 파인튜닝(Fine-Tuning)은 이미 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 훈련시키는 과정입니다. 일반적으로 사전 학습(pre-training)된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 맞게 조정함으로써, 모델이 특정 도메인이나 작업에 대해 더 높은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다. 파인튜닝은 특히 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.파인튜닝의 주요 개념사전 학습(Pre-Training):대량의 일반적인 데이터셋을 사용하여 모델을 처음부터 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 데이터의 일반적인 패턴과 구조를 학습합니다.예: 자연어 처리에서 GPT-3와 같은 모델은 대규모 텍스트 코퍼스를 사용하여 사전 학습됩니다.파인튜닝(Fine-Tuning):사전 학습된 모델을 특정 작업.. [인공지능] 생성형(Gen) AI란 무엇인가? 생성형 AI(Generative AI)는 주어진 입력 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있으며, 주로 딥러닝 모델을 사용합니다. 생성형 AI는 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 작곡 등 여러 분야에서 혁신적인 응용을 가능하게 하고 있습니다. 생성형 AI의 주요 개념생성 모델:생성 모델은 새로운 데이터를 생성하기 위해 학습되는 모델입니다. 대표적인 생성 모델에는 다음이 포함됩니다:GAN (Generative Adversarial Networks): 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 서로 경쟁하면서 학습하는 방식으로, 매우 현실적인 데이터를 생성할 수 있습니다.VAE (Variationa.. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
