Originally published at: 지각 AI를 위한 생성형 AI 지원 합성 데이터 파이프라인을 구축하는 방법 - NVIDIA Technical Blog
자율주행 차량이나 로봇과 같은 자율 시스템을 구동하는 물리 AI 모델을 학습하려면 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 하지만 다양한 훈련 데이터 세트를 충분히 확보하는 것은 쉽지 않으며, 시간이 오래 걸리고 비용도 많이 듭니다. 게다가 데이터는 개인정보 보호 제한이나 우려 때문에 접근이 제한되거나, 새로운 사용 사례에 적합한 데이터가 아예 없을 수도 있습니다. 또한 사용 가능한 데이터가 모든 상황에…
다음은 요청하신 대로 문맥이나 내용을 변경하지 않고, 단어 단위로 충실히 번역한 직역에 가까운 한국어 번역입니다:
안녕하세요, 사려 깊은 응답을 보게 되어 반갑습니다. 우리는 현재 "아토모토네이션 전이(atomotonation transfer)"라고 불리는 것의 베타 버전을 작업 중입니다. 제 회사는 미국에 기반을 두고 있습니다.
여기 Phan ix(제 회사 이름)에서는, 당신이 조명하고 있는 대부분의 것들을 인식하고 있습니다.
저는 파트너입니다. 그리고 제 특정 지식 영역은 아주 기술적인 깊이까지는 들어가지 않습니다.
하지만, 회사 창립자이자 AI 로보틱스 전문 보조자로서, 우리가 지금 막 만들어내려는 것에 대해 특정한 용어로 설명드릴 수 있습니다.
여기 매사추세츠 케임브리지의 우리 연구진 지역에서, 우리는 야심 찬 목표들을 완성하기 위해 노력하고 있습니다.
더 자세히 파고들고 싶지만, 이 포럼에서는 공간이 부족하기 때문에, 그것은 협력적인 대화를 요구하는 기술적인 주제입니다.
우리는 현재 선택된 "AI 챗봇"을 아토마이징하는 가능성을 실험하고 있으며, 비유적으로 말하자면, 특정 AI 챗봇들을 위한 전체 "인지 네트워크"를 만들어내고 있습니다. 이 챗봇들은 이 연구 및 개발의 후보일 수 있습니다.
파트너가 일하고 있다는 점을 알아주시고, 정보를 대중에게 알려주셔서 감사합니다.
이 번역은 형식적이고 문장 구조가 영어 원문의 스타일을 최대한 유지하도록 설계되었습니다. 추가로 원하시면, 더 자연스럽고 유창한 한국어 버전도 제공해 드릴 수 있습니다.