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wildcard subdomain은 아래의 기능입니다. 

 

즉,   *.some-domain.com  을  특정 IP의 서비스로 연결시키는 것입니다.  * 의 자리에는 임의 길이의 임의 글자가 들어갈 수 있죠. 예를 들면,    www.some-domain.com   ,    a.some-domain.com ,   zzzzzzzzz.some-domain.com  

을 모든  특정 IP로 연결시킵니다.

 

활용은 특정 웹 사이트 서비스에 로그인하는 모든 계정의 사용자에게  특정 도메인 이름을 부여하는 것입니다.

 

보통은 자체 DNS(Domain Name Server)를 가지고 있어야 한다고 하는데요,

가비아는  와일드 서브도메인 기능을 지원해 주네요.

 

설정은 아래 그림과 같습니다.

   - 메인 도메인에 접근합니다.

  -  호스트 열에    *   를 입력하고

   - 그 다음열에  IP 주소를 입력하면 됩니다.

 

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AI분야에서  거의 모든 분야에서 Transformer모델이 널리 적용되고 있습니다.

 

HugginfFace 에서는 Transformer 라이브러리를 제공하고 있으며,

이를 통해  다양한 Pretrained 모델을 Fine Tunning할 수 있는 코드를 소개하고 있습니다.

 

https://huggingface.co/docs/transformers/index

 

🤗 Transformers

Reinforcement learning models

huggingface.co

 튜토리얼의 내용을 보면 간단합니다. 

     1. 추론(inference)은 다단계를 거쳐(pipelines) 활용 가능합니다.

     2.  라이브러리를 통해 쉽게 구현할 수 있습니다.

     3. 물론 제일 중용한 것은 데이터의 준비입니다. 아마도 이 부분이 제일 많은 작업을 필요로 할 것입니다.

     4. 기존의 Pretrained 모델을 Fine튜닝합니다.  인프라적인 요소입니다. 많은 비용이 필요할 수 있습니다. 빅모델에 따라 GPU용량도 큰 것을 필요로 합니다. 그에 따라 비용도 증대되고 있습니다.

    5.  FineTuning하는 과정(Training)을 Script로 공개되어 있습니다. 간단하게는 10줄이 안됩니다.

    6. 새롭게 튜닝한 모델을 공유하는 체계를 소개하고 있습니다.

 

그 다음은 각 미디어 또는 분야별로 자세히 설명하고 있습니다.

     1. NLP : 글자 데이터 처리

     2. Audio :  음성 데이터 처리

     3. Computer Vision : 영상 데이터 처리.

     4. MultiModal :   동영상 데이터 처리..

 

 

 

Transformer 모델에 대한 기술적 요소는 아래에 잘 정리되어 있습니다.

 

Transformer 분석(2): Transformer의 Encoder 이해하기 | by daewoo kim | Medium

 

Transformer 분석(2): Transformer의 Encoder 이해하기

Transformer Encoder의 구조에 대해서 알아보자…

moon-walker.medium.com

 

https://arxiv.org/abs/1706.03762

 

Attention Is All You Need

The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new

arxiv.org

https://wikidocs.net/31379

 

16-01 트랜스포머(Transformer)

* 이번 챕터는 앞서 설명한 어텐션 메커니즘 챕터에 대한 사전 이해가 필요합니다. 트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글이 발표한 논문인 Attention i…

wikidocs.net

 

https://theaisummer.com/transformer/

 

How Transformers work in deep learning and NLP: an intuitive introduction | AI Summer

An intuitive understanding on Transformers and how they are used in Machine Translation. After analyzing all subcomponents one by one such as self-attention and positional encodings , we explain the principles behind the Encoder and Decoder and why Transfo

theaisummer.com

 

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인도의 Analytics의 한 저자가 작성한 아티클 기준으로,

2023년에 사용해 보아야할 인공지능이 탑재된 상위 10개 안드로이드앱을 목록화 한 것을 소개 드립니다.

 

상위 10개는 선정하기가 상당히 어렵습니다. 이해관계자 즉, 일반 사용자인지? 사업가 인지? 등에 의해 영향을 받을 수 있기 때문입니다. 또한 한국인 입장이 아닌 인도의 기술적인 측면이 고려되었을 수도 있습니다.

 

1. Google Assistant

    :: 개인비서

    ::  안드로이드 장치에서만 동작.

    ::  가전 기구를 조작할 수 있음.

    :: "OK, Google!"로 음성 명령어를 시작

 

2.  Alexa

    :: 음성 비서

    :: 스마트폰 조작, 음악재생, 일기예보, 일정관리 등.

    ::  IoT 제어 (전자기구, 팬, 전등..)

 

3. Replika

   ::  챗봇

   ::  가상 친구

   ::  인간과 같은 동반자 ( 신뢰성 있는 대화, 다양한 주제.)

 

4. FaceApp

   ::  이미지 편집기

    :: 필터, 배경제거, 효과주기.

    :: 포토샤핑 불필요.

 

5. Cortana

     :: google assitant 와 유사.

     :: 음악 재생, 알람설정, 전화걸기, 일정관리, 뉴스 읽기, 웹 검색.

 

6. ELSA

      :: 영어기반 음성 어시스턴트

       :: 언어 학습기.

     ::  음성 발성 향상기,  학습시간에 따른 추이를 제시.

 

7. Socratic

    :: 구글의 교육용 프로그램.

    ::  과학, 수학, 문학, 사회와 같은 다양한 주제 영역

    ::  선생님들의 도움. 핵심 아이디어에 대한 그래픽적 설명

    ::  글자 인식 및 음성인식 지원

 

8. SwiftKey

     ::  문자 Typing 입력기

     ::  Emojis, GIFs, sticker를 입력할 수 있음.

     :: 슬랭, 별명도 지원

 

9. Data Bot

     :: a miniature pokcet robot

     :: 대화, 질의, 

 

10. Siftr Magic

     :: 사진 편집기

     ::  사진 분류기

 

전반적으로 보면, AI인데요.

데이터 기준으로 보면, 음성/이미지/글자가 주로 이네요.

 

원본 기사는 

https://www.analyticsinsight.net/top-10-amazing-ai-based-android-apps-you-should-try-in-2023/

 

Top 10 Amazing AI-based Android Apps You Should Try in 2023

A wide range of industries, from healthcare to gaming and many others, are increasingly seeing AI-based android applications. the top 10 AI-based applications are listed below.

www.analyticsinsight.net

에서 확인할 수 있습니다.

 

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일반인들이 많이 알고 있는 구글번역기를 넘가하는 번역기가 나왔다고,  SNS등에서 관찰되고 있습니다.

이에 DeepL Translator에 대해 알아보고자 합니다.

DeepL Translator의 설립년도는 2017년입니다.  알파고(Alpha Go) 이후에 3-4년쯤되는 것 같습니다.

본사는 독일에 있고요,  2023년 03월 현재  약 31개의 언어를 지원합니다.  아시아어는 한국어, 중국어, 일본어 및 인도네시아어를 지원하네요.

 

기반 알고리즘은 신경망 아키텍처 중  CNN( Convolutional Neural Network)를 적용하고 있습니다.

다른 거대 IT기업들은 대부분 RNN( Recurrent Neural Network)를 사용하고 있는데 말입니다.

성능은 다른 기업의 것보다 조금 더 자연스러운 번역결과를 출력한다고 합니다. 이는 CNN이 길거나 coherent한 문자열(word sequence) 모델링에 좀 더 적합(suitable)한 측면이 있기 때문이라고 합니다.

 

서비스는 무료 및 유료버전이 있으며, 글자 제한 및 저장 기능 등에 차이를 두고 있습니다. 웹 브라우저 번역 및 CAD 툴 도구를 지원하고 있고요.

 

2017년도, 시작과 더불어 기존 경쟁사(구글, 아마존, 마이크로소프트, 페이스북)들보다 성능이 우수하다고 천명하였습니다.  2023년 1월 현재, 기업 가치는 10억 Euro라고 합니다.

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