안경레고 블로그

초기 가상 비서 개념은 1960년대에 등장했습니다. 예를 들어, 1966년 MIT에서 개발된 ELIZA는 가장 원시적인 챗봇으로 인간과 대화 흉내를 시도했으며, 이후 1972년 등장한 PARRY 등 초창기 텍스트 챗봇들이 등장했습니다 (The History and Evolution of Virtual Assistants). 1990년대에는 PDA(Personal Digital Assistant)인 팜파일럿, 애플 뉴턴 등이 일정 관리 등 제한적인 비서 역할을 했고, 마이크로소프트 오피스의 클리피(Clippy)와 같은 텍스트 기반 디지털 조수도 시도되었지만 큰 성공을 거두진 못했습니다 (Voice Assistant Timeline: A Short History of the Voice Revolution -..

Amazon Personalize는 AWS에서 제공하는 완전 관리형 머신러닝 서비스로, 개발자가 복잡한 머신러닝 모델 개발 없이도 개인화된 추천 시스템을 구축할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.출시 및 연도별 주요 개선 사항2018년: 첫 출시2018년 11월 AWS re:Invent 2018에서 프리뷰 버전으로 첫 출시넷플릭스와 아마존 쇼핑에서 사용하는 것과 동일한 추천 기술을 개발자에게 제공하는 것이 목표2019년: 정식 출시2019년 6월 일반 사용자에게 정식 출시초기 기능: 사용자 개인화, 아이템 간 유사성, 인기도 기반 추천 등 기본 레시피 제공배치 추천과 실시간 추천 기능 모두 지원2020년: 기능 확장사용자 세그먼트 생성 기능 추가이벤트 트래커 API 강화로 실시간 사용자 행동 반영 개선컨텍스트..

검색과 추천의 근본적 차이검색 (Search)사용자 의도: 명시적이고 능동적 - 사용자가 원하는 것을 알고 직접 쿼리 입력상호작용 모델: "Pull" 모델 - 사용자가 필요한 정보를 시스템에서 끌어옴시작점: 사용자의 쿼리(검색어)성공 척도: 관련성(Relevance), 정확도(Precision), 속도(Speed)추천 (Recommendation)사용자 의도: 잠재적이고 수동적 - 사용자가 명확하게 알지 못하는 관심사 예측상호작용 모델: "Push" 모델 - 시스템이 사용자에게 콘텐츠를 제안시작점: 사용자의 과거 행동, 선호도, 유사 사용자 패턴성공 척도: 발견성(Discovery), 다양성(Diversity), 세렌디피티(Serendipity)서비스 발전 동향검색 시스템의 발전키워드 기반 → 의미 기반..

서론: 개인 비서 서비스의 등장과 진화디지털 기술이 우리 일상에 깊숙이 파고들면서, 개인 비서용 AI 서비스는 단순한 기술적 흥미거리에서 필수적인 생활 도구로 진화했습니다. 2011년 애플의 시리(Siri) 출시를 시작으로, 개인 비서 서비스는 지난 10여 년간 놀라운 발전을 이루었습니다. 초기에는 간단한 날씨 정보나 알람 설정 같은 기본적인 기능만 제공했지만, 오늘날에는 생성형 AI 기술을 활용해 복잡한 대화를 이해하고, 사용자의 의도를 파악하며, 개인화된 서비스를 제공하는 수준까지 발전했습니다.이 글에서는 개인 비서용 AI 서비스의 발전 과정과 최근 인기를 끌고 있는 앱들, 그리고 이 분야의 미래 전망에 대해 알아보겠습니다.개인 비서 서비스의 발전 단계1. 명령 기반 시스템 (2011-2015)애플 ..

생애 및 경력샘 알트먼(Samuel Harris Altman, 1985년 4월 22일 출생)은 미국의 기업가로, 스타트업 액셀러레이터 **Y 콤비네이터(Y Combinator)**의 사장을 2014년부터 2019년까지 역임했고 2019년부터 인공지능 연구기업 **OpenAI(오픈AI)**의 최고경영자(CEO)로 재직하고 있다 (Sam Altman | Biography, OpenAI, Microsoft, & Facts | Britannica). 그는 일리노이주 시카고에서 태어나 미주리주 세인트루이스 교외에서 성장했으며, 어린 시절부터 숫자와 컴퓨터에 뛰어난 재능을 보였다 (Sam Altman | Biography, OpenAI, Microsoft, & Facts | Britannica). 10대 시절 자신..

1. Pi 앱 소개Pi(파이)는 Inflection AI에서 개발한 **AI 페르소나(App)**로, 사용자의 질문이나 고민, 일상 대화 등에 대해 사람처럼 부드럽고 공감 어린 답변을 제공하는 것이 특징입니다. 챗봇과 비슷하지만, 단순한 질의응답을 넘어 개인 비서 혹은 친구 같은 느낌을 추구합니다.개발사: Inflection AI출시 시점: 2023년 5월경 베타 론칭특징: 개인화된 대화, 지속 학습, 감정적 공감 대응주요 특징자연스러운 대화ChatGPT 등 다른 AI 모델과 달리, 사용자 감정이나 맥락을 보다 세밀하게 파악하려고 시도합니다.사용자 맞춤형 Persona개별 사용자의 취향, 관심사, 말투 등을 학습해 “개인 전용 AI 친구”처럼 작동합니다.다양한 플랫폼 지원웹, 모바일 웹, 앱(일부 지역)..

1. 카카오 선물하기와 기존 이커머스 서비스의 차이점구매 과정 및 편의성 비교카카오톡 선물하기는 메신저 앱 카카오톡 내부에서 바로 상품을 선택해 지인에게 보낼 수 있는 기능으로, 구매 과정이 매우 간소화되어 있습니다. 사용자는 카카오톡 친구 목록에서 상대를 선택하고 선물을 고른 뒤 결제하면, 상대방에게 바로 선물 메시지가 전달됩니다. 특히 받는 사람이 직접 배송지 정보를 입력하도록 되어 있어, 보내는 사람은 주소를 몰라도 선물을 보낼 수 있다는 편의성이 큽니다 (카카오톡 선물하기 - 배송지 주소 상대방이 알 수 있을까? - 알토란). 이는 일반 이커머스(쿠팡, 네이버쇼핑, 11번가 등)에서 직접 상대 주소를 알아내 배송지를 입력해야 하는 번거로움과 대조적입니다. 즉, 카카오 선물하기는 주소나 연락처 공유..

생성형 AI(Generative AI)는 새로운 콘텐츠를 창작하거나 기존 콘텐츠를 변형할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 이는 단순히 주어진 입력에 대해 분류하거나 예측하는 판별 모델(Discriminative Models)과 구별됩니다.생성형 AI의 핵심 능력은 다음과 같습니다:학습 데이터의 패턴과 구조를 파악이를 기반으로 유사하지만 새로운 데이터 생성텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠 생성수학적 정의와 원리생성형 AI는 확률론적 관점에서 정의될 수 있습니다:1. 확률 분포 모델링생성 모델은 실제 데이터의 확률 분포 $p_{data}(x)$를 학습하고, 이에 근사하는 모델 분포 $p_{model}(x; \theta)$를 구축합니다. 여기서 $\theta$는 모델의 파라미터입니..

유튜브 추천 알고리즘은 전 세계 수십억 사용자의 콘텐츠 소비에 지대한 영향을 미치는 복잡한 시스템입니다. 이 포스팅에서는 유튜브 추천 시스템의 역사적 발전, 핵심 개념, 수학적 원리, 그리고 최신 동향까지 자세히 알아보겠습니다.1. 유튜브 추천 알고리즘의 역사적 발전초기 단계 (2005-2010)유튜브가 처음 시작되었을 때, 추천 시스템은 매우 단순했습니다. 주로 다음 요소를 기반으로 했습니다:조회수평점(좋아요/싫어요 비율)태그 및 제목의 유사성초기 추천 점수 계산 방식은 다음과 같이 간단했습니다:추천_점수 = a * 조회수 + b * 좋아요_비율 + c * 댓글_수여기서 a, b, c는 각 요소의 가중치입니다.협업 필터링 도입 (2010-2012)2010년경, 유튜브는 협업 필터링 기법을 도입했습니다...

Airtable은 스프레드시트와 데이터베이스의 장점을 결합한 강력한 협업 도구입니다. 단순한 테이블을 넘어 복잡한 워크플로우까지 관리할 수 있어 많은 기업과 개인이 활용하고 있습니다. 오늘은 Airtable을 더 효율적으로 사용할 수 있는 실용적인 꿀팁들을 소개합니다.https://www.airtable.com/ The platform to build next‒gen apps - AirtableAirtable is a low‒code platform to build next‒gen apps. Move beyond rigid tools, operationalize your critical data, and reimagine workflows with AI.www.airtable.com 기본 설정 최적화하기..