인공지능 (3) 썸네일형 리스트형 일반적으로 사용되는 머신 러닝 알고리즘과 장단점 목차머신 러닝 알고리즘신경망선형 회귀로지스틱 회귀클러스터링의사 결정 트리랜덤 포레스트머신 러닝 알고리즘의 장단점머신 러닝의 도전 과제기술적 특이점일자리에 미치는 영향개인정보 보호편견과 차별책임머신 러닝 알고리즘여러 가지 머신 러닝 알고리즘이 일반적으로 사용됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:신경망신경망은 수많은 처리 노드가 연결되어 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 시뮬레이션합니다. 신경망은 패턴 인식에 능숙하며 자연어 번역, 이미지 인식, 음성 인식, 이미지 생성 등의 애플리케이션에서 중요한 역할을 합니다.선형 회귀이 알고리즘은 서로 다른 값 사이의 선형 관계를 기반으로 수치 값을 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이 기법은 해당 지역의 과거 데이터를 기반으로 집값을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.로.. 다양한 분야에서의 딥러닝 활용 사례 딥러닝의 활용 사례는 매일 증가하고 있습니다. 다음은 현재 딥러닝이 비즈니스의 효율성을 높이고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법입니다.목차애플리케이션 현대화컴퓨터 비전고객 관리디지털 노동생성형 AI자연어 처리 및 음성 인식애플리케이션 현대화제너레이티브 AI는 개발자의 역량을 강화하고 애플리케이션 현대화 및 IT 자동화 영역에서 점점 더 넓어지는 기술 격차를 줄일 수 있습니다. 코딩을 위한 제너레이티브 AI는 최근의 대규모 언어 모델(LLM) 기술과 자연어 처리(NLP)의 획기적인 발전 덕분에 가능해졌습니다. 이는 기존 소스 코드의 방대한 데이터 세트로 학습된 딥러닝 알고리즘과 대규모 신경망을 사용합니다. 학습 코드는 일반적으로 오픈 소스 프로젝트에서 생성된 공개적으로 사용.. 딥러닝이란? 작동 원리와 학습 모델 유형 딥러닝은 심층 신경망이라고 하는 다층 신경망을 사용하여 인간 두뇌의 복잡한 의사 결정 능력을 시뮬레이션하는 머신러닝의 하위 집합입니다. 어떤 형태의 딥 러닝은 오늘날 우리 생활에 사용되는 대부분의 인공지능(AI) 애플리케이션의 원동력이 됩니다.딥 러닝과 머신 러닝의 가장 큰 차이점은 기본 신경망 아키텍처의 구조입니다. “비심층”, 즉 기존의 머신 러닝 모델은 한두 개의 계산 계층으로 구성된 단순한 신경망을 사용합니다. 딥러닝 모델은 3개 이상의 레이어를 사용하지만, 일반적으로 수백 또는 수천 개의 레이어를 사용하여 모델을 학습시킵니다.지도 학습 모델은 정확한 출력을 내기 위해 구조화되고 레이블이 지정된 입력 데이터가 필요하지만, 딥러닝 모델은 비지도 학습을 사용할 수 있습니다. 비지도 학습을 통해 딥러닝.. 이전 1 다음