데이터 분석 데브코스 | Chapter 4 – Gen AI를 활용한 생산성 향상

■ Gen AI란?

Gen AI(Generative AI)는 사용자의 입력(프롬프트)에 따라 새로운 텍스트, 이미지, 코드 등을

창의적으로 생성하는 인공지능

대표적으로 ChatGPT, Bard, Claude, DALL·E, Midjourney 등이 있다.

■ LLM(Large Language Model)이란? <= Gen AI

LLM은 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습한 자연어 처리(NLP) 모델

■ Gen AI와 기존 ML의 차이점

• 기존 ML: 주어진 데이터를 바탕으로 예측하거나 분류하는 것이 주 목적
• Gen AI: 주어진 입력을 바탕으로 새로운 결과물을 생성하는 데 중점

■ ChatGPT-4의 주요 특징

• 새로운 AI 모델 기반
• 8배 더 큰 컨텍스트 윈도우 지원
• 인터넷 서핑 기능 (일부 버전)
• 플러그인 확장 가능
• 언어 이해 능력 향상 및 더 정확한 응답
• 코딩 및 논리적 기능 개선
• Code Interpreter 기능 제공 (데이터 분석 가능)
• 멀티모달 지원 (텍스트 + 이미지 입력 가능)

■ Gen AI 사용 시 유의사항

• 환각(Hallucination): 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 말할 수 있음 → 반드시 팩트 체크 필요
• 보안 이슈: 민감 정보 입력 금지, 기업용 버전 사용 권장
• 저작권 및 윤리: 생성물 사용 시 원출처 명시 필요, 공정한 사용 범위 이해 필요

■ 업무 활용 예시

• 데이터 분석 자동화 (EDA, 보고서 요약 등)
• 코드 생성 및 오류 수정
• 문서 작성, 요약, 이메일 초안 생성 등 반복 업무 자동화

■ 정리

Gen AI는 생산성을 높이고 반복적인 작업을 줄여주는 강력한 도구

올바르게 활용하면 분석 업무에 큰 도움이 될 수 있지만, 비판적 사고와 검증 절차 필수

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이 글은 강의 내용을 바탕으로 제가 직접 정리하고 느낀 것을 기록한 포스팅입니다.
수업 내용의 저작권은 해당 교육기관에 있으며, 개인적인 복습용 글입니다.