728x90 Diary9 Aiffelthon의 기록 주어진 시간은 딱 4주. 지금까지의 결과는 없다. 그 시간동안 어떤 것을 바로 잡았어야 했는지 잊기 전에 기록해본다. 1. 대략적인 타임라인에 너무 벗어났다. 2. 꿈과 현실간의 조율이 어려웠다. 3. 주어진 자원을 잘 파악하지 못했다. 4. 주어진 자원을 잘 활용하지 못했다. 5. 실력이 부족했다. 1. 대략적인 타임라인에서 너무 벗어났다. 처음 시작할때만 하더라도 내 머릿속에 어느정도의 타임라인이 있었다. 1주차에는 아이디어 회의 및 리서치, 역할분담을 끝내고, 2주차에는 대략적인 모델 아키텍쳐를 구성하고, 데이터셋을 만들 것. 3주차에는 모델 베이스라인 구축 및 fine-tuning, 4주차에는 결과 도출 및 수정할 시간을 그렸다. 하지만 그러지 못했다. 우리는 3주차를 훨씬 넘어 대략적인 모델 아.. 2023. 5. 6. Chat GPT-4 에게 어려운 질문을 하면? 오늘 도덕적인 부분에 있어 깊게 깊게 이야기를 나눴더니,, 2번 뜨고 이상하다 싶어 캡쳐를 해놓고는, 계속 더 해봤더니 한 번 더 떴다. 아주 대답하기 곤란한 윤리적인 질문을 하면 이런 메세지가 뜨는건가? 아니면 4로 업그레이드 되면서 명시적 지표를 체크하게 하는 기능이 생긴걸까? 구글링해보니 정보가 많이 없다. 흔한 경우는 아닌 것 같다. GPT에게 왜 나한테 이런 메세지를 대답하냐고 물었더니, 영어로 물었음에도 대답하는 커서가 엄청 오랫동안 깜빡깜빡한다. 이런 메세지가 뜨기 전에도 커서가 오래 깜빡이는 공통점이 있긴 했다. 그리고는 대답이 이렇다. As an AI language model, I sometimes ask for feedback on my responses to improve my pe.. 2023. 3. 24. 이해는 하는게 아니고 오는거다 이해 안간다고 머리 쥐어뜯지 말기 이해가 잘 될때쯤 머리 심고싶지 않으니깐. 시간은 없지만 조급은 하지만 그렇지 않은척하기. 내 머릿속의 노드들이 조그마한 시냅스들이 그 회로를 뚫어줄때까지 묵묵히 이해가 오길 기다리기. 노이해는 어서가고 응이해는 어서와랏. 어차피 시간싸움 결국은 내가 이기니깐. 2023. 3. 7. 3D 음악 사진 : 2D / 영화 : 2D + 시간축 = 3D 사진 : Conv2D / 영화 : Conv3D 그렇다면, 소리 : frequency + time = 2D 음색을 담은소리 : 2D + 배음축(고도차) = 3D 소리 : Conv2D / 음색소리 : Conv3D 어떨까? 음색을 잡아내는 것을 특징추출이라고 생각하고, 사진에서 쓰이는 기법들과 비슷하게 생각하고 있었는데, 소리에 의미를 더하는 개념으로, 임베딩 + 영상처리를 하는 쪽과 연관지어 보면 다른 생각이 날 듯 하다. transformer로 영상을 generator하는 모델을 보면 좋겠다. 일단은 spectrogram은 2D 시각화만 가능하고, 3D로 보여지는 음악에 관련된 시각그래프가 있는지도 알아보고. 2023. 3. 7. 영어 공부는 AI 처럼 chatGPT 같은 NLP Generator는 몇 분, 길어야 몇 시간만 공부하면 영작을 해낸다. 왜 사람은 못하지? 내 생각에 한국사람들은 정말 영어를 잘한다. 어제는 티비 프로 이름이 "포비든 앨리" 라고 나오더라. 설마,, 금지된 골목?? 이렇게 어려운 단어를 영어 그대로 제목으로 쓴다고? 이렇게 놀랬다. 참 영어 다들 잘한다. 다 못한다고 하면서 다 잘한다. 그런데도 왜 유럽처럼 자유롭게 영작은 못하는거냐구. 난 그 이유가 단어를 잘못외워서라고 생각한다. 단어외울때 품사를 안외우니깐,, red 의 품사가 뭐냐고 물으면 빨갛다니까 동사라고 하거나, 뭐 빨간 그런거 아니냐고 ㅋㅋㅋ 얼버무린다. 형용사라고 말하는 사람 정말 잘 없다. 문법은 품사의 자리를 찾아주는거라 단어의 품사를 모르면 자리를 찾아줄.. 2023. 2. 22. 머신러닝과 인간. 그 끝의 딥러닝 데이터는 유한하나, 나는 모든것을 알고싶다. 이를 위한 아주 과학적이고 수학적인 접근법 통계. 사람의 한계치를 넘은 계산량과 속도를 기계에게 일임하여 이를 해결하려는 시도가 머신러닝. 유한한 데이터로 확률분포만을 알아낸다면 새로운 데이터로도 예상되는 결과를 추정할 수 있다. 하지만 문제는 데이터가 유한하다는 사실. 그렇기에 많은 변수들이 있는 실제에 가깝기는 상당히 어렵다. 그래서 머신러닝은 그 변수들을 파라미터라고 할당해주고 범용적인 모델을 만들어낸다. 그리고 이 파라미터값을 조절하여 데이터의 분포를 표현한다. 머신러닝의 목표 모델의 확률분포가 실제 분포에 가장 가까울 수 있는 최적의 파라미터값을 찾는 것. 새로운 데이터를, 아직 일어나지 않은 일을, 다가올 미래를. 두려움인가, 통제인가, 기대인가, .. 2023. 1. 18. TensorFlow Developer Certificate 시험 후기 마지막 10분을 남기고 제출했던 텐서플로우 개발자 자격증의 후기를 남긴다. 좀 더 생생하게 기록하기 위해, 끝나자마자 바로.. TensorFlow Developer Certificate 자격증 이름 그대로 TensorFlow를 잘 쓰는 개발자는 자격증을 주는 것인데, 시험 응시료는 $100, 5시간안에 5문제를 풀면 된다. Category 1 : Basic Model Category 2 : DNN Model Category 3 : CNN Model Category 4 : NLP Model Category 5 : Sequence Model 나는 전남 ICT 이노베이션스퀘어에서 주최하는 AI 전문자격 취득과정 (Google) 에 참여했고, 2022.10.04 - 2022.11.29 까지 저녁 7시 - 11시.. 2022. 12. 9. AI에게 필수과목이 필요하지 않을까. 사람이 사람다워야 사람이다. 그렇다면, AI도 AI다워야 AI겠지? 내가 생각하는 AI의 제 1 강령. AI는 사람에게 이로워야 한다.. ㅠㅠ 제발 ㅠㅠ --- 사람과 AI가 가장 다른점이 무엇일까. 아니 사람이 달라하야 하는 이유는 무엇인가. 사람이 사람답다는 의미가 어떤 의미인가. 우리는 가정교육을 받는다. 물론 어려운 가정도 있겠지만, 가정에서 되지 않는 부분은 학교에서, 사회에서 받고있다. 능력을 배우기보다는 소위말하는 도덕적관념을 학습한다. 양심, 배려, 협동, 선과악, 예절, 그리고 종교와 사랑. 이런것들을 베이스로 학습시킨 후에 능력을 학습해야하지 않을까. 똑똑한 범죄자 하나를 잡으려면 한나라 전체 경찰들이 다 동원되어야 한다. 그 사실에 더 무서운 방법으로 발전하는 범죄 수법들을 우리는 매.. 2022. 11. 29. 11/24 블로그의 시작 나는 개발자가 되어야했다. 중국에 있으며 내가 본 세상은 숨이 가빴다. 발에 치이는게 IT 기업들이었고, 하루가 다르게 새로운 서비스가 나왔다 들어갔다. IT 강국이라는 우리나라는 글로벌 기업으로 삼성을 외치지만 우린 정말.. 정말 삼성밖에 없어보였다. 삼성은 대단한 기업이고, 나 또한 삼성이 자랑스럽지만 우리나라는 중국이 기업에게 해주는 만큼의 서포트가 불가했다. 다행인건, 중국은 자본이 커도 기술력은 한국이 월등하다. 어떤 제품이든 그렇다. 하지만 머릿수가 부족하다. 그것도 턱없이.. 천재는 하늘이 내린다지만, 확률적으로 중국에 천재가 더 많을 듯 하지 않은가. 중국의 IT 공룡이라는 알리바바와 텐센트를 직접 써보며 이렇게는 안되는데,, 네이버 써야 되는데, 카톡 써야 되는데.. 이마저도 vpn을 켜.. 2022. 11. 24. 이전 1 다음 728x90
