웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
[질문] 최근 챗GPT에 대한 보안을 위해 차단하는 회사들이 많아 지는 것으로 알고 있습니다. 보안강화를 위해서 회사에서 차단 이외에 할 수 있는 방법이 있을까요?
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[질문] / 발표자에게 문의하기에 문의한 것은 별도 답변이 되는 것인가요? 아님 챗팅창에 다시 문의해야 하는가요?
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[질문] chatgpt는 단점이 hallucination 같은 잘못된 정보를 얻을 수 있고 활용할수 있는것인데 "직장인을 위한 챗GPT"책내에는 그 해결방법도 제공을 해주는지요?
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[질문] 많은 사람들이 chatgpt는 옆에 일에 숙련된 팀장을 옆에 두고 일을 하다고 생각하면 조언을 받고 그 결과를 아주 빠르게 확인할 수 있는 장점이 있다고 말을 하는데 "직장인을 위한 챗GPT"를 정독하고 그 내용을 잘 활용하면 팀장 한명의 스킬을 전문가 를 옆에 둔 정도로 올릴수 있는 것인가요?
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[질문] 반복적이고, Additive learning이 어려운 점도 문제이지만, 개 사진을 보고 '개', '세인트버나드', '장군이', '동물', '포유류'와 같은 다양한 classification이 나올 수도 있다는 것도 문제인데, 이런 부분에 대한 진보는 있나요?
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[질문] 요즘 챗GPT가 트렌드가 되면서 기관장 부터 회의 시간에 언급을 통해 업무에 적용할 수 있는 방안을 고민해보라고 하는데, 현재 업무에 적용해서 도움이 되었다고 생각하는 것으 통계에 필요한 엑셀 함수 작성, 계획안 작성 시 아이디어 도출 정도입니다. 관련하여 책 제목처럼 직장인들이 현업에서 챗GPT를 활용하여 업무 효율에 도움을 받은 사례가 있을까요?
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[질문] 생성형 AI 등 ChatGPT를 통해 협업용 정보 공유 시, 정보에 대한 소유권과 산출물에 대한 소유권에 대한 보장은 어떻게 되는지요? 직장인의 전문적인 영역에서의 ChatGPT 활용 시에 주의하거나 유의할 사항은 무엇인지요?
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[질문] chatgpt가 학습한 자료가 아주 최신은 아닌데 그럼 최신정보를 요정하면 chatgpt는 어떻게 대답을 할수 있는지요?
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[질문] chatgpt를 잘 사용하는 방법을 구체적으로 알려줘라고 chatgpt에 질문하니 여러가지 얘기를 해주는데 문맥 제공이란 말이 좀 이해가 안가는데 설명좀 부탁합니다. chatgtp는 앞에 것은 기억을 못하는것인지요?
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특별히 직장인을 위한 챗GPT는 보통 사람들이 사용하는 챗과 다릅니까? 아님 특별히 직장인을 내세우신 특별한 이유가 있습니까?
간략하고 명쾌하신 답변 감사드립니다.
김성철
2023-06-19 16:13
[질문]빅데이터등 비정형데이터를 고속처리하는데있어서 적합한 기능은 어떤게 있는지와 해킹등을 통한 DB오염,변조를 막기위한 보안기능은 어떤게 있는지요?
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매회차 설문조사 50명 경품은 오늘 끝나고 일괄로 발송되는건가요? 아니면 매회 끝나고 추첨해서 발송된건가요?
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[질문]AI/ML 데이터 수집 양과 질 관리와 이에 대한 분석 모델링 검증과 고도화를 통한 예측 정확도와 고도화를 높이는 주요 방안은 어떻게 세워야 하는지요? 도입, 운영 비용 절감 방안의 주요 요소는 무엇인지요?
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[질문] 인공지능과 머신러닝을 활용하는 데 최적인 데이터 플랫폼 환경이 지니는 특성과 기능들에 대해서 질문드립니다
최적의 플랫폼이라는 것을 딱 어떤 것이라고 말씀드리기는 어려울 것 같습니다. 같은 제품이라 하더라도 도메인에 따라 핏이 좋은 것도 있고 그렇지 않은 것도 있습니다. 솔루션에 따라 데이터 전처리에 강점을 가지는 것이 있을 수 있고요, 다른 플랫폼은 MLOps에 강점을 가질 수 있도 있습니다. 메일로 연락드리겠습니다.
메가존클라우드
2023-06-14 14:33
[질문] 회사에서 IT 담당자가 비즈니스에 적합한 AI/ML을 최적으로 선정하려는 경우 중요하게 고려하고 점검해야 할 요소들은 무엇인가요?
1. 비용 2. 인력 3. 프로세스 4. IT환경 (온프레미스, 클라우드) 등이 고려 대상입니다만, Dataiku의 MLOps 사이클을 통해 해결 가능합니다. 따로 F/U 드리겠습니다
Dataiku
2023-06-14 14:32
결과적으로 AI/ML을 통해 무엇을 얻고자 하는게 무엇인지 세부 목표를 상세하게 설정하여 점검하는 것이 최우선순위라고 할 수 있습니다. 예를들어 개인화 추천이라 한다면, 소비자의 어떤 성향을 사용하여 분석할지, 그 예측 기간은 얼마가 될지 상세하게 설정하신다면 성공적인 프로젝트로 이어질 수 있습니다.
메가존클라우드
2023-06-14 14:32
[질문] 한국 및 중국, 홍콩 등의 아시아권 이커머스 및 물류 시스템에 적용할 때 사용할 수 있을 것 같은데 해당 규모에서의 적용사례 있으면 말씀해 주세요. 다른 시스템 과의 비교도 부탁드립니다
Dataiku의 글로벌 고객 중 사례로 Australia Post, DHL, Walmart, La Poste사례가 있습니다. 추가 설명은 따로 f/u MTG으로 연락 드리겠습니다.
Dataiku
2023-06-14 14:30
AI 서비스로 제공하는 기술들을 바로 사용하실 수 도 있고 직접 개발 할 수 도 있습니다. 범용적인 AI 서비스를 이용하는 경우 기본적인 성능에 빠르게 접근하여 서비스를 제공, Time To Market으로 이르는 시간을 줄일 수 있습니다. 자세한 내용은 따로 연락을 드릴 수 있도록 하겠습니다.
메가존클라우드
2023-06-14 14:30
글로벌하게 하기의 사례들이 있습니다. 수요 예측: Dataiku를 사용하여 과거 판매 데이터 및 기타 변수를 분석하여 수요 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 재고 관리 및 물류 계획을 최적화하고 예측 오류를 최소화할 수 있습니다. 고객 세그먼테이션: Dataiku를 활용하여 고객 데이터를 분석하고 세그먼테이션 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 고객 그룹을 식별하고, 개별 고객에게 맞춤화된 마케팅 및 서비스를 제공할 수 있습니다. 제품 추천 시스템: Dataiku를 사용하여 고객의 이전 구매 기록, 행동 데이터, 소셜 미디어 등의 정보를 기반으로 제품 추천 모델을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 개인화된 제품 추천을 제공하여 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 추가적인 고객 내용은 따로 연락 드리도록 하겠습니다.
Dataiku
2023-06-14 14:31
[질문] 메가존클라우드 솔루션은 실시간을 분석 처리 및 예측하는데 활용될 수 있다하는데, 이 경우 AI를 활용한 딥러닝이나 머신러닝 기법을 어떻게 적용하나요?
AI를 활용한 딥러닝이나 머신러닝을 실시간으로 서비스하는 것과 기존 일반 서비스들을 제공하는 것과 아키텍처상으로는 크게 다르지 않습니다. 다만 제공하는 내용을 내부적으로 AI/ML의 수행결과로서 생성 제공한다고 생각하시면 됩니다. 이를 위해서 인프라에 대한 선택과 서빙에 대한 제약사항을 이해하고 결과를 제공할 수 있는 알고리즘을 선택 제공할 수 있습니다.
메가존클라우드
2023-06-14 14:28
[질문] 메가존클라우드 솔루션을 사용 시 기업이 업무 시너지를 얻기 위해서는 어느 정도의 데이터가 모여야 할까요?
솔루션과 알고리즘에 따라 요구하는 데이터의 양이 다르기 때문에, [email protected] 이곳으로 메일 주시면 상세하게 답변드리겠습니다.
메가존클라우드
2023-06-14 14:25
[질문] 머신러닝 프로젝트 전체 공수 중, 데이터 확보와 전처리에 70~80%의 시간과 노력이 든다는 얘기를 많이 합니다. 이 부분의 병목을 줄일 수 있는 현업의 노하우나 기술들은 요즘 어떤 것들이 있는지 참고할만한 최신기법이나 기술 트렌드가 있으면 소개 부탁드립니다.
맞습니다. 일반적으로 기업에서 알고리즘 자체를 만드는 것이 아니고 좋은 알고리즘을 가지고 활용하는 것이 일반적입니다. 그에 따라서 알고리즘을 이해하고 알고리즘에 맞는 데이터를 입력으로 주는 것이 중요해서 데이터의 확보와 전처리에 많은 시간을 투자하는 것이 맞습니다. 이러한 데이터를 빠르게 처리하기 위해서는 데이터에 대한 전처리를 위한 weak supervision이나 semi-supervised 러닝 같은 기법을 활용 할 수 있고 데이터 자체를 증강하여 기존 데이터를 변형하여 사용할 수도 있습니다. 데이터 이쿠등의 데이터 커넥터등과 같이 데이터 준비 및 변환을 위한 도구 사용을 하는 경우도 있을 수 있습니다. 더불어 데이터 수집 이후 AutoML이라던가 빠른 결과를 얻을 수 있도록 하는 방법도 있습니다.
메가존클라우드
2023-06-14 14:24
Dataiku의 기능과 더불어 추가 설명 드리면, 보통 70-80%의 공수 발생 이유는 크게 세 가지(1. dataset 종류가 다양함 & 2. 연결/접속이 어려우며 그 인력이 충분하지 않음. 3.정리가 어려움) 가 될 것 같습니다. 1. Datatiku에서는 50개 가지의 다양한 Dataset을 접속, 연계 할 수 있는 기능을 지원하기에 access 가능합니다. 2. 데이터/통계/분석에 대한 지식이 전무한 분들이 GUI기반으로 단순히 클릭으로 사용이 가능하기에 현업에서 직접 데이터 인풋이 가능합니다. 3. 몇 번의 클릭(노코드) 기능으로 쉽게 Dataiku자체에서 다양한 dataset의 merge 기능 등으로 정리가 가능합니다.
Dataiku
2023-06-14 14:28
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