April 2026
Intermediate
348 pages
8h 22m
Korean
Content preview from 그림으로 배우는 생성형 AI
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40
그림으로 배우는 생성형 AI
기법
모델에는 수백만 개의 매개변수가 있는데
,
우리의
목적
(
고양이 식별
)
에 특화된 수백만 개의 레이블 지
정 이미지를 구하기는 아무래도 어렵겠지요
.
전이
학습을 이용해서 기초 모델을 미세조정하는 것이
현실적인 방안입니다
.
출력
이미지에 대한 출력은 제한된 어휘 목록 중 하나의
단어
(
고양이
,
개
,
호랑이 등
)
입니다
.
머신러닝 활용 사례를 접할 때마다 이 다섯 가지 특징
을 파악해 보면 쉽게 이해할 수 있습니다
.
이번 장의
나머지 부분에서 생성형
AI
가 이미지
,
텍스트
,
오디
오
,
동영상 등 다양한 형태의 결과물을 생성하는 방법
을 살펴보며 실제로 이 특징들을 하나씩 짚어보겠습
니다
.
1.3.2 이미지 생성
우리가 살펴볼 첫 생성형
AI
의 형태는 바로 이미지 생
성입니다
.
새로운 이미지를 생성하는 능력을 갖춘 머
신러닝 모델은 어떻게 만들어질까요
?
이미지 생성
작업에서는 입력과 출력이 모두 이미지입니다
(
그림
1
-
13
).
이는 출력이
‘
고양이
’
같이 한정된 어휘 중 하
나의 단어였던 이미지 분류
(
그림
1
-
11
)
와는 대조적
인 특징이지요
.
최신 이미지 생성 모델들은 조건부 확산
conditional
diffusion
이라는 방법을 사용합니다
.
이 방법에는 네 가지 핵심
아이디어가 깔려 있는데요
.
바로 자기지도 잡음 제거
self
-
supervised
denoising ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.