TROE. AI Daily News Curation

주요 내용 요약 생성 AI가 고객과 기업간의 상호작용 및 데이터 분석에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 설명하고 있습니다. AI 모델을 통해 얻은 사용자 행동 데이터를 분석하고 학습함으로써 고객 만족도를 높일 수 있으며, 데이터 양과 품질이 중요하며 적절한 파이프라인 설계가 필요하다는 포인트를 강조하고 있습니다. 핵심 내용 [0:03] 생성 AI 모델을 통해 사용자가 검색하고 구매하는 히스토리를 분석하면 고객의 행동 패턴에 대한 이해가 가능해진다 [3:29] 생성 AI를 통해 앱 간의 연동이 쉽게 이루어지며, 사용자가 원하는 기능과 행동에 따라 적합한 앱이 실행될 수 있다 [5:59] 모바일 앱의 개발과 연결 부분에서 생성 AI가 적극적으로 활용될 수 있으며, 앱 개발과 연결 작업을 더 스마트하게 할 수 있다 [9:03] 의료 사진부터 의료 데이터까지 생성 AI를 활용하면, 특정 부분에 집중하여 유용한 정보 추출 및 분석이 가능하다 [12:51] AI를 통해 인터랙티브하게 정보를 제공함으로써 고객에게 필요한 컨텐츠를 제공하고, 쇼핑이나 결정에 도움을 줄 수 있다 [15:38] 데이터 양과 품질이 중요하며, 사용자 데이터를 효과적으로 분석하고 학습하는 것이 고객 만족도 증진에 중요하다 데이터 양과 품질을 관리하고 향상시키기 위한 전략은 다음과 같습니다 데이터 수집 단계에서의 관리: 데이터를 수집할 때부터 데이터의 양과 품질을 고려하여 적합한 데이터를 수집하고 저장하는 것이 중요합니다. 이를 위해 데이터 수집 방법과 프로세스를 철저히 설계하고 관리해야 합니다. 데이터 정제 및 전처리: 수집된 데이터를 정제하고 전처리하여 품질을 향상시키는 과정이 필요합니다. 이상치 제거, 결측치 처리, 중복 데이터 제거 등의 작업을 통해 데이터의 정확성을 유지하고 향상시킬 수 있습니다. 데이터 품질 관리 시스템 구축: 데이터의 품질을 지속적으로 관리하기 위해 데이터 품질 관리 시스템을 구축하고 운영해야 합니다. 이를 통해 데이터의 정합성, 일관성, 정확성을 유지할 수 있습니다. 머신 러닝 모델 적용:

요약: "릴리스 노트"의 첫 번째 에피소드는 YouTube의 시청자 및 크리에이터에게 새로운 YouTube 기능에 대해 이야기하고 제품이 어떻게 구축되는지, 피드백이 어떻게 통합되는지를 설명하는 시리즈 YouTube의 사 목표와 최근 초점을 강조하며, YouTube의 채널을 크리에이터와 시청자들에게 최고의 비디오 플랫폼으로 만들기 위한 노력들을 소개함 주요 포인트: 이번 릴리스 노트 에피소드는 YouTube의 CEO Neal Mohan의 연례 편지를 기반으로, 올해의 4대 주요 분야를 다룬다: AI를 활용하여 창의성을 높이는 것, 크리에이터가 성공하고 차세대 스튜디오로 인정받을 수 있도록 지원하는 것, 새로운 세대를 위한 TV를 구축하는 것, 그리고 커뮤니티를 안전하게 유지하는 도구를 구축하는 것 YouTube의 최고 제품 책임자인 Johanna Voolich와 협업하여, 새로운 YouTube 기능에 대해 이야기하고 제품이 어떻게 구축되는지, 피드백이 어떻게 통합되는지를 살펴본다 Johanna Voolich의 첫 몇 달 동안의 경험, 만난 크리에이터들과 그들의 질문, 우선 순위 설정에 대한 생각 등을 소개하며, 질문 "그녀의 YouTube 채널은 무엇이 될 것인가?"에 대답한다 관련 참고 글 (1) https://www.socialmediatoday.com/news/youtubes-chief-product-officer-shares-notes-on-thumbnail-testing/711561/ 관련 참고 글(2) 위 내용들 정리글

오픈AI의 텍스트-비디오 AI 모델인 Sora를 소개하는 영상으로, 월스트리트저널 - 저널리스트와 OpenAI CTO와의 인터뷰 내용. 이미지 생성 모델이 생성하는 비디오는 매우 현실적이지만 몇 가지 결함이 있음을 언급하며 모델의 작동 방식, 교육에 사용된 데이터, 고민되는 윤리적 문제 등에 대해 논의하는 영상이네요. 영상의 주요 키포인트를 아래와 같이 구간별로 요약하였습니다. Key Points 0:17 오픈AI의 텍스트-비디오 AI 모델인 Sora의 능력 소개 1:08 Sora는 확산 모델을 기반으로 하며 텍스트 프롬프트를 기반으로 하이퍼리얼리스틱한 비디오 생성 1:38 Sora의 비디오는 다른 모델보다 부드럽고 현실적이지만 일부 결함이 존재 4:08 Sora 모델 교육에 사용된 데이터가 공개적 및 라이센스 데이터의 혼합 5:19 비디오 생성에는 비용과 시간이 소요되며, 미래에 저렴하고 쉽게 사용할 수 있도록 최적화될 예정 6:15 Sora의 공개 일정이 불확실하며, 릴리스 전에 안전성과 신뢰성 문제에 대한 확인 필요 7:54 모델을 테스트하는 과정에서 불법적 또는 유해한 콘텐츠에 대한 대응이 어려운 문제가 발생 9:23 Sora의 콘텐츠 출처 확인과 신뢰성에 대한 문제를 확인하기 위해 시간이 필요 9:32 오픈AI가 AI 도구를 개발하면서 안전성과 사회적 영향을 고민하고 있음 10:09 AI 도구는 창의성, 지식, 상상력을 확장하고 사람들이 할 수 있는 일에 도움이 될 수 있지만 안전 문제가 중요한 고려 사항임 결국, 초기에 공개한 버전에 대한 '결함'을 인정하고, 비용과 시간이 소요되더라도 최적화 하여 사용성을 갖췄을 때 공개한다. 또한 책임있는 AI에 기초하여 신뢰성과 출처, 유해한 콘텐츠를 걸러내는 것과 안정성과 사회적 영향을 고려하고 있다.