ChatGPT writes lyrics on AI in Paul Simon style :: The title of this song could be " Under Control " Verse 1: Here we are, in a world of change With Artificial Intelligence to rearrange We thought we had it all figured out But now machines control what we're about Chorus: Oh AI, you're making us laugh With all your talk of progress, what a farce You're taking our jobs, you're taking our soul Oh ..

ChatGPT는 어떤 잘못된 답들을 줄까? 챗GPT에게 물어보았다. 어떤 잘못된 답을 줄 수 있는 것인지. 유창하게 다양한 잘못된 경우들을 이야기해 주었다. 부록으로는 ChatGPT가 잘못된(지어낸) 답을 주는 실제 사례들을 모아 보았다. [질문] chatgpt의 대표적인 오답 예시는? what are the representative wrong answer examples of chatgpt? [ChatGPT의 답변] OpenAI에서 개발한 언어 모델인 ChatGPT는 입력을 기반으로 응답을 생성할 수 있습니다. 그러나 문맥을 추론하거나 이해할 수 없기 때문에 때때로 부정확하거나 관련 없는 답변을 생성할 수 있습니다. ChatGPT에서 생성된 오답의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. 질문의 잘못된 해석:..

[ChatGPT 인터뷰] AI 언어모델 ChatGPT가 불러온 위험들 2023-02-03 인터뷰어 : 전용준 (리비젼컨설팅) 인터뷰이: ChatGPT Q: ChatGPT의 출현은 많은 사람들을 놀라게 하고 있습니다. 하지만 위험도 존재할 것입니다. 그렇다면 출현으로 인한 주요 위험은 무엇입니까? A: AI 언어 모델로서 ChatGPT의 출현과 관련된 주요 위험은 다음과 같습니다. * 편향 및 차별: AI 모델은 훈련 데이터에 존재하는 기존 편향을 영속화하고 증폭하여 출력의 차별로 이어질 수 있습니다. * 잘못된 정보: AI 모델은 거짓 정보 또는 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 수 있으며, 이는 인터넷에서 빠르게 확산되어 해를 끼칠 수 있습니다. * 프라이버시: AI 모델은 방대한 양의 개인 데이터를 ..

기업 데이터 사이언스 실패의 이유 7 writing started: 2022-10-21 .... under - writing Yong Xune Xon 전용준 . 리비젼컨설팅 . 경영학 박사 데이터 사이언스에 대한 관심이 생겨나기 시작한지도 십년을 채워가는 시점. 데이터 사이언스에 대한 관심이 급격히 늘어나기 시작한지도 어림잡아 3년은 되어가는 시점. 그러나 자랑스레 우리 회사는 데이터 사이언스가 성공적으로 정착되었고 실질적으로 기업의 가치 증대와 목표 달성에 크게 기여하고 있다고 자랑할 수 있는 경우를 많이 찾아보기 어렵다. 그렇다면 어떤 이유들로 인해 기업들의 데이터 사이언스가 실패하는가? 무수한 이유들 중에 대표적인 일곱가지를 꼽아 본다면? 1. 데이터 사이언스와 무관한 사람이 데이터 사이언스를 관리..

데이터 사이언스: 과학인가 기술인가 실행인가 Data Science: Science, Art or Action? SEP. 2022 . . . . . YONG 데이터 과학과 데이터 과학자가 많은 사람들에게 흔한 단어로 사용되고 있는 시대이기는 하지만 데이터 과학과 본래 의미에서의 과학을 혼동하는 이들이 대부분인 것 처럼 보인다. 경험적으로 보면 데이터 과학에서 과학의 역할은 Foundation, 기술(Art)의 역할은 Technique, 실행의 역할은 Application(즉, Goal)이라 생각된다. 딱딱한 과학의 정의를 들춰내 보면, "세계의 구성, 변화 등에 관한 합리적 이해를 목적으로 수학과 실험의 방법을 이용하여 수행하는 지적 탐구활동" 이다. 데이터 과학으로 좁혀서 생각해 본다면 그 대상물 역시..

[섬유패션] 판매데이터고급분석 _ 강의중 참고 [ 전용준 . 리비젼컨설팅 . 머신러닝 . 빅데이터 . 고급분석 ] https://revisioncrm.tistory.com/534 [ 강의 진행 계획 참고사항 ] --------------------- * 강의 범위와 진행 방식 개요 설명 온라인강의 내용중 Q&A 온라인강의 자료중 보충설명 필요사항 select 강의 판매데이터 구조 및 분석방안(예제) 설명 수강생들의 분석요건 취합 brainstorming (~20min) * 파이썬 설치, 데이터, 스크립트, 아나콘다 설치 파일 (usb or github) 주피터 실행, 기초작동방법 설명 프로젝트 수행방법 미리안내 (팀구성 포함) (추가교보재 신규고객분석 등 활용) * 참고교재 추천 (데이터시각화, 데이터분..