Artificial Intelligence

전이 학습 모델의 활용과 장점은 기존에 학습된 모델이 가진 지식과 경험을 새로운 작업에 적용하여 학습의 효율성과 정확성을 향상시키는 방법입니다. 사전 훈련된 모델은 핵심 요소 중 하나로, 이미 대량의 데이터 셋을 사용하여 학습된 모델을 의미합니다. 이번 포스팅에서는 전이 학습의 힘과 사전 훈련된 모델의 활용과 장점에 대해 알아보겠습니다. 전이 학습의 개념과 원리, 장점 전이 학습의 개념과 원리 … Read more

인공지능 강화 학습과 알파고와 딥마인드의 개념과 활용에 대해 알아보겠습니다. 알파고는 딥러닝 알고리즘과 강화 학습을 기반으로 합니다. 강화 학습은 인공지능이 환경과 상호 작용하며 보상과 벌점을 통해 학습하는 방식입니다. 딥마인드는 알파고를 훈련 시키기 위해 대규모 신경망과 빅데이터를 활용하였습니다. 강화 학습 개념 및 원리 강화학습이란? 강화학습은 인공지능이 주어진 환경에서 인공지능이 어떻게 행동하는지 배울 수 있는 한 가지 방법입니다. … Read more

최근 자연어 처리와 기계 번역의 최신 동향과 도전 과제에 대해 알아보겠습니다.  이 분야에서는 딥러닝과 신경망 기반의 기술들이 주목을 받고 있습니다. 인공 신경망 기반의 모델들, 전이 학습, 강화 학습 등의 기술적인 발전과 함께 어려움을 겪고 있는 문제들을 탐구하며, 자연어 처리와 기계 번역의 발전 과정과 어떤 도전 과제들을 앞으로 극복해 나갈지 알아보도록 하겠습니다. 자연어 처리 기술의 시작 … Read more

인공지능의 등장은 자동화된 시스템부터 스마트 기기까지 여러 기술과의 상호작용 방식을 재구성했습니다.  이미지  인식은 컴퓨터가 이미지를 이해하고 분류할 수 있게 합니다. 인공지능 이미지 인식 기술의 시작은 언제부터 일까요? 인공지능과 이미지 인식의 매혹적인 세계를 탐구하여 내재된 메커니즘, 실제 응용 사례에 대해 알아보고자 합니다. 이미지 인식 기술의 시작 이미지 인식 기술은 어떻게 시작되었을까? 이미지 인식은 컴퓨터 비전(Computer Vision) … Read more

인공지능 딥러닝과 머신러닝은 언제부터 시작되었을까요? 그 기술의 시작이 어떠했는지, 어떤 변화를 가져왔는지에 대해 알아보고 일상생활에서의 변화에 대해 알아보고자 합니다. 딥러닝의 시작과 발전과제 딥러닝의 탄생 1940년대부터 머신러닝 연구가 시작되었으며, 초기에는 간단한 알고리즘과 모델을 사용하여 패턴 인식 등의 작업을 수행했습니다. 그러나 이러한 기술은 복잡하고 추상적인 문제를 해결하기에는 한계가 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 1980년대부터 연구되기 시작했습니다. 초기 … Read more

인공지능과 머신러닝은 현대 기술의 핵심 주제로 떠오르고 있는 분야입니다. 이 두 용어는 종종 혼동되지만, 실제로는 서로 다른 개념과 접근 방식을 나타내고 있습니다. 이번 글에서는 인공지능과 머신러닝의 기본 개념과 차이점에 대해 알아보겠습니다. 인공지능의 기본 개념 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 지적 작업을 컴퓨터 시스템이 수행하는 것을 의미합니다. 여기에는 기계가 사고하고 학습하며 인간과 … Read more