뇌절맨

23년도 240% 상승한 엔비디아 - 급등한 한국 주가 - 온디바이스 뉴스 애플 삼성 샘알트만 조나단아이브 - 반도체 이야기(엔비디아, amd, 인텔) 미국 인텔 키우기 + tsmc죽이기...

생성 AI 2023년은 LLM, 이미지 생성 AI 등 생성AI의 한 해였습니다. OPEN AI의 chatGPT가 최단기록의 1억 MAU를 달성했고, 이후로도 GPT4라던가 GPTStore 등으로 계속 놀라움을 주며 AGI를 기대하게 합니다. AI 프로필을 찍어서 서로 공유하는 것도 하나의 놀이가 되었습니다. 하지만 여전히 제대로 돈을 벌고 있는 AI 비즈니스는 없다고들 합니다. 하지만 이 엄청난 흐름은 지속 될 것이고 앞으로 많은 AI 서비스와 프로덕트들이 만들어 질 것입니다. 그래서 앞으로의 흐름을 알아보기 위해 현재 상황들을 정리해보는 시간을 가져보려 합니다. 2024 트렌드 : 에이전트와 온디바이스 24년에는 에이전트와 온디바이스가 중요한 키워드가 될 것 같습니다. 자비스같은 인공지능 비서인 에이전..

토스의 첫번째 실패: https://www.etnews.com/201206120231 토스의 두번째 실패: https://www.metroseoul.co.kr/article/2013063000110 제 1원칙 탄생: 고객중심주의 영수증 보관 앱, 문화센터 강좌 플랫폼, 업무용 툴... 그리고 토스. 토스의 일대기를 영화같이 적어낸 책. 어릴 때 숙제는 미루고 그리스로마 신화를 읽듯 "스타트업 신화"를 설레는 마음으로 읽고 있었다. ps 정경화님께 링크드인으로 감사하단 말을 전했다.

좋은 관성은 별탈 없다면 나쁘게 가는 법이 없다. 그래서 항상 나쁜 관성에 빠지지 않으려고 노력한다. 그녀석은 여러 이유로 본인의 꿈을 잘 펼치지 못했는데, 이제 전진의 첫발을 내딛었다. 제법 오래 멈춰있던 터라 지금의 움직임이 얼마나 큰 에너지가 들지 안다. 큰 결심을 했고, 큰 용기로 조용한 관성에서 벗어난 너가 자랑스럽다. 내가 정말 아끼고 사랑하는 너를 항상 응원해.

외부 힘이 가해지지 않으면 물체는 일정한 속도로 움직인다 물체의 운동을 설명하는 법칙이지만 우리의 삶과 마음에도 적용된다는 것을 잊지 말자.

StyleGAN StyleGAN 네트워크의 특징들이 있는데, PGGAN 아키텍쳐의 성능을 향상시켜 고해상도 이미지 생성에 적합한 아키텍쳐를 제안함 Disentanglement 특성을 향상시킴 고해상도 얼굴 데이터셋(FFHQ)를 발표함. 이런 StyleGAN으로 도달하기 전의 과정을 호다닥 살펴보자면, 1 GAN('14) - - 2 DCGAN('16) - - 3 WGAN-GP('17) - - 4 PGGAN('17) - - 5 StyleGAN('18) 우선 유명한 GAN은 생성자, 판별자 두 개의 MLP 네트워크를 통해 MNIST 같은 심플한 데이터에 대해 제법 성공적으로 이미지를 생성하였는데, 일반적인 이미지에 대해서는 학습의 안정성이 매우 떨어졌습니다. DCGAN에서는 deep convolution la..

자꾸 핵심을 잊을 때가 많아서 개인적으로 스토리를 만들어서 적어보는 시리즈입니다. GAN 어때 시리즈 - StyleGAN StyleGAN2를 이용한 이모티콘 생성 프로젝트를(https://github.com/GAN-ji) 끝낸 이후로 관련 내용들이 상당히 어렵고 개인적으로 정리가 필요해서 시작하는 시리즈입니다. 다시 공부하면서 제가 기억하기 좋게, 설명하기 좋은 방향으로 적다보니 뇌피셜이 많을 수 있습니다. 잘못된 부분을 잡아주시면 오히려 감사드립니다. Pixel 비교보다는 Feature 비교 GAN으로 생성된 이미지를 비교할 때 어떻게 비교하면 좋을지에 대한 고민은 현재 진행형입니다. 컴퓨터는 보통 이미지를 RGB의 채널들과 0~255의 픽셀로서 인식하니까 "Pixel로 비교해보면 어떨까?" 라는 생각..

[공부 자료 및 요약] D regularization (R1 regularization) 은 주어진 인풋에 대한 output 값의 변화를 최소화 해주는 정칙화 방법이다. 이는 안정적인 discriminator학습을 위해 사용된다. G regularization은 w의 작은 섭동 (perturbation)에 그에 상응하는 작은 움직임 (non-zero, but fixed magnitude)을 강제하기 위해 사용된다. 이는 z, z + epsilon 두 벡터가 완전히 같지는 않지만 또 epsilon만큼의 변화에 해당되는 아웃풋 이미지를 생성하도록 강제한다. Latent Vector and Space는 사실 graphical model에서 파생된 단어인데, 주어진 데이터를 표현한 비교적 저차원 의미있는 공간정..