주요 가이드라인 및 표준 국내 관련 가이드라인은 현재 시점에서, 국정원과 금보원의 가이드라인이 존재한다. 국정원의 “챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인(2023.6)“의 주요내용 중 AI기술의 대표적인 보안위협으로써 1) 잘못된 정보 2) AI모델 악용 3) 유사 AI모델 서비스 빙자 4) 데이터 유출 5) 플러그인 취약점 6) 확장 프로그램 취약점 7) API취약점들을 정리하고 있다. 또한, 생성형 AI기술 사용 […]
Q. 회사에서 생성형 AI(GenaAI) 시스템 구축시 고려해야 하는 보안 요소 더 읽기"
PyCaret을 비롯한 AutoML(Automated Machine Learning)의 시장은 정말 커질 겁니다. 기존에 ML(Machine Learning)이 연구원들만의 전유물이었다면, 단 몇 줄만으로(Low code) ML을 구현할 수 있는 AutoML을높은 업무 이해도를 기반으로 ML을 쉽게 구현하고 활용한다면 ML의 활용도는 무궁무진해질 수 있다는 관점에서AutoML 시장이 커질 것은 자명합니다. 단적인 예로 Azure, AWS, Elasticsearch 등에서 제공하는 ML의 기능들도 결국은 AutoML의 Framework를 기반으로 서비스하고 있으니까요.
Q. PyCaret의 에러 Simple_Imputer’ object has no attribute ‘fill_value_categorical’에 대한 문의 더 읽기"
