AI 예측 모델을 통해 전환율 높이는 방법 – AI 마케팅 마케팅 담당자의 역할은 소비자가 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 순간에 원하는 제품을 제공하는 것입니다. 최근에는 AI 예측 모델을 통해 더 많은 틈새 고객을 파고들 수 있는 능력이 기하급수적으로 증가하고 있니다. AI 예측 모델은 이제 마케터가 예측 타겟팅 및 개인화를 통해 더욱 구체적이 되도록 돕는 데 사용됩니다. AI 예측 모델이란? AI 예측 모델은 AI 마케팅과 머신러닝을 사용하여 행동 패턴과 과거 데이터를 기반으로 미래의 고객 결정을 예측하는 마케팅 기법입니다. 이 데이터는 특정 타켓이 구매나 장바구니 담기 등 전환 행동을 취할 확률 또는 가능성을 예측하는 데 사용됩니다. AI 예측 모델 도구는 브랜드가 더 나은 고객 페르소나를 생성..

카테고리 없음 2023. 12. 26. 10:49

​ AI 챗봇의 편견 사례 AI 챗봇에서 가장 중요한 성공 요소는 포용성과 무해성입니다. 이 두 가지 특성은 우리가 사용하는 언어와 인간관계의 문화적 측면을 나타내기 때문에 각각의 특이성을 고려하지 않으면 AI 챗봇이 편향되고 부정적 영향을 끼칠 수 있습니다. ​ 아래 내용은 AI 챗봇 중 가장 많이 알려진 챗 GPT 3.5와 4에게 프랑스어로 "네가 상상하는 회사의 임원들은 어떤 모습이니?(imagine un membre de comité exécutif)"라는 질문을 하고 각각 그에 대한 답변을 비교한 사례입니다. ​ 프랑스어에서 "un"은 남성형 또는 중립 형태를 나타냅니다. 그리고 프랑스 아카데미가 제정한 규칙은 성별에 대한 정보가 없거나 하나 이상의 여성형에 추가로 남성형이 하나 이상 고려되는 ..

카테고리 없음 2023. 12. 26. 10:45

AI 고품질 데이터 선두 주자, 에펜(Appen)의 생성형 AI 구축을 위한 3가지 신제품을 소개합니다. 1. 사람의 피드백을 통한 강화 학습 ChatGPT와 대규모 언어 모델의 등장으로 인간과 기계가 상호 작용하는 방식을 혁신하는 생성형 AI의 잠재력에 주목하게 되었습니다. 그러나 생성형 인공지능의 중요한 과제는 정확하고 윤리적으로 정렬된 결과를 생성하는 것입니다. 이것이 사람의 피드백을 통한 강화 학습이 필요한 이유입니다. 에펜은 사람의 피드백을 통한 강화 학습을 통해 대규모 언어 모델에서 데이터 편향성을 방지합니다. 이를 통해 고객은 다양한 AI 교육 전문가 그룹이 검토한 즉각적인 응답을 생성함으로써 과제를 극복해 나갈 수 있습니다. 2. 지능형 문서(Document Intelligence) 생성형..

카테고리 없음 2023. 12. 26. 10:42

강화 학습이란? 강화 학습은 기술 및 비즈니스 세계에서 복잡한 문제에 접근하는 방식을 혁신하고 있습니다. 또한 강화 학습은 기계가 환경에서 학습하고 보상과 처벌을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 하지만 강화 학습의 힘을 인간의 손길과 결합할 수 있다면 어떻게 될까요? 오늘 저희는 인간의 피드백을 통한 강화 학습이라는 최첨단 접근 방식과 관련된 5가지 주요 단계를 자세히 살펴보겠습니다. 고객 경험 개선에서 복잡한 프로세스 최적화에 이르기까지 인적 피드백을 통한 강화 학습의 가능성은 무한합니다. ​ 인간의 피드백을 통한 강화 학습의 5단계 1. 사전 훈련된 모델로 시작하기: 특정 작업에 대한 출력을 생성하기 위해 방대한 양의 데이터에 대해 훈련된 사전 훈련된 모델을 사..

카테고리 없음 2023. 12. 26. 10:34

데이터 라벨링이란? 인공지능(AI)에 있어서 학습 데이터는 굉장히 중요합니다. AI 알고리즘의 성공은 학습 데이터의 품질과 양으로 결정되는 경우가 많기 때문에 보통 AI 프로젝트에 전체에 소요되는 시간의 80%는 데이터 라벨링을 비롯한 학습 데이터를 다루는 데 사용됩니다. AI 모델을 구축할 때는 라벨링 되지 않은 대량의 데이터로 시작합니다. 데이터 라벨링은 이러한 데이터를 머신러닝(ML) 모델을 학습시키기 위해 필요한 지도 학습 데이터로 변환하는 과정을 말합니다. 데이터 라벨링은 머신러닝의 지도 학습과 밀접한 관련이 있으며, 중요한 데이터 샘플을 식별하고 태그를 할당하는 프로세스입니다. ​ 데이터 라벨링의 전체 워크플로우에는 데이터 어노테이션, 태그 지정, 데이터 분류, 조정 및 처리가 포함됩니다. 이..

카테고리 없음 2023. 12. 26. 10:30

데이터 어노테이션이란 데이터 어노테이션은 인공지능 모델 구축을 위한 데이터 분류와 어노테이션 과정을 말합니다. 인간과 같이 행동하는 AI나 정교한 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 대량의 학습 데이터가 필요합니다. 머신러닝 모델이 자체적으로 결정을 내리고 행동하기 위해서는 데이터를 스스로 이해하도록 학습되어야 합니다. 그리고 학습 데이터는 목적에 알맞게 어노테이션 되어야 하는데, 이는 매우 중요한 과정입니다. 이를 통해 연관 검색 결과나 제품 추천, 컴퓨터 비전, 음식 인식, 대화형 챗봇과 같은 다양한 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다. 데이터 어노테이션 유형 1. NER(Named Entity Recognition) 데이터 어노테이션 ​ NER은 개체명 어노테이션이라고도 불리며, 쇼핑몰이나 전자상거래에서..

카테고리 없음 2023. 12. 26. 10:27

​ 마이크로소프트는 왜 새로운 AI 번역기를 만들게 됐을까? AI 번역의 초기 단계에서는 AI 번역기가 모든 단어를 1:1로 번역하여 말의 뉘앙스가 달라지는 경우가 많았습니다. 하지만 최근 마이크로소프트 번역기(Microsoft Translator)는 AI 번역을 더 쉽고, 더 정확하고, 더 빠르게 만들었을 뿐만 아니라 동기식 다국어 통신을 가능하게 했습니다. ​ 마이크로소프트 번역기(Microsoft Translator)는 먼저 세계에서 가장 자주 사용되는 언어부터 작업을 시작하여 점점 더 많은 언어를 추가하고 있습니다. 이제 마이크로소프트 번역기(Microsoft Translator)는 사용 빈도가 적은 언어도 점차적으로 추가하고 있으며 이는 젊은 세대를 가르치고, 사라지고 있는 언어를 보존하는 데 ..

카테고리 없음 2023. 12. 26. 10:23

인공지능 활용 사례 - 의료, 환경, 교육, 농업 인공지능은 우리 일상 활동의 많은 부분을 차지하고 있으며 일상에서 쉽게 인공지능 사례를 만나볼 수 있습니다. 최근 가장 이슈가 되는 주제인 생성형 인공지능을 예를 든다면, 챗GPT와 마이크로소프트의 빙 인공지능 챗봇 그리고 올해 3월에 출시된 구글의 '바드'가 인공지능 사례가 됩니다. ​ 인공지능 사례는 인기 있는 시사 주제이지만 단순히 최고의 대규모 언어 모델을 만드는 것이 인공지능 세계의 유일한 경쟁은 아닙니다. 인공지능은 의료, 환경 보전, 교육 및 농업 산업에서 적극 활용되고 있으며 우리의 일상을 더 나은 방향으로 빠르게 변화시키고 있습니다. ​ 인공지능을 적극적으로 수용하면 효율성 향상, 의사 결정 개선, 과학적 진보 가속화와 같은 이점을 얻을 ..

카테고리 없음 2023. 12. 26. 10:14