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  지도 학습이란? 지도 학습이라는 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습 알고리즘을 학습하고 올바른 출력을 사용하여 데이터를 분류하거나 결과를 예측하는 방법을 학습하는 머신 러닝(ML)에 대한 접근 방식입니다. 지도 학습은 변수 […]

  비지도 학습이란? 비지도 학습은 알고리즘이 대상에 대한 사전 정보를 알고리즘에 제공하지 않고도 유형 및 무형 대상을 모두 분류할 수 있도록 하는 데 사용되는 방법입니다. 알고리즘이 분류해야 할 대상은

딥러닝(Deep Learning)은 머신 러닝 알고리즘을 점점 더 복잡하고 추상적인 계층 구조로 쌓는 인공 지능(AI)에 대한 반복적인 접근 방식입니다. 각 딥러닝 수준은 이전 계층 구조에서 얻은 지식으로 만들어집니다. 예를 들어,

  자연어 처리(Natural Language Processing)는 인간의 구어와 문자 언어를 이해하는 컴퓨터 프로그램의 능력입니다. 자연어 처리 프로그래밍은 특정 작업(대화)의 맥락에서 비정형 데이터(단어)를 조작하여 컴퓨터 간 번역 과정을 자동화합니다. 자연어 처리의

  챗GPT란? 챗GPT(ChatGPT)는 모델이 튜링 테스트를 통과할 수 있을 정도로 높은 정확도로 자연어 생성(NLG) 작업을 수행할 수 있는 복잡한 머신 러닝 모델입니다. 챗GPT는 2022년 이전에 인터넷에서 수집된 방대한 양의

생성형 AI란? 생성 AI(Generative AI)는 새로운 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 코드 또는 합성 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있는 모든 유형의 인공 지능(AI)을 설명하는 데 사용되는 광범위한 레이블입니다. 생성형

머신러닝이란? 머신 러닝(ML)은 데이터의 패턴과 관계를 식별하는 알고리즘 모델을 구축하는 인공 지능(AI)의 하위 범주입니다. 여기서 기계라는 단어는 컴퓨터 프로그램의 동의어이고, 학습이라는 단어는 ML 알고리즘이 추가 데이터를 받을수록 더 정확해지는

인공지능이란 무엇입니까? 인공 지능(AI) 또는 기계 지능(Machine Intelligence)은 인간을 대신하여 자율적으로 의사 결정을 내리고 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있는 기술을 구축하고 관리하는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학의 한

구글은 인터넷 검색의 혁신을 이끈 선두 주자로, 전 세계 사용자들에게 가장 관련성 높고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 구글의 창립자인 래리 페이지와 세르게이 브린은 스탠퍼드