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비지도 학습 (Unsupervised Learning): 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 기술

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비지도 학습의 개요 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 라벨이 없는 데이터를 학습하여 그 안에 존재하는 구조나 패턴을 발견하는 기계 학습의 한 분야입니다. 비지도 학습의 목적은 데이터의 숨겨진… 더 보기 »비지도 학습 (Unsupervised Learning): 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 기술

경량화 모델 (Model Compression) 효율적인 딥 러닝을 위한 최적화 기술

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경량화 모델(Model Compression)은 딥 러닝 모델의 크기와 복잡도를 줄여, 메모리 사용량과 계산 비용을 절감하면서도 성능을 유지하거나 최소한의 손실만을 초래하는 최적화 기법입니다. 경량화 모델은 특히 제한된… 더 보기 »경량화 모델 (Model Compression) 효율적인 딥 러닝을 위한 최적화 기술

대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLM): 자연어 처리의 혁신적 도구

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대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 수십억 개 이상의 매개변수(파라미터)를 사용해 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여, 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있는 인공지능(AI) 모델입니다.… 더 보기 »대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLM): 자연어 처리의 혁신적 도구

신경망 최적화 (Neural Network Optimization) 딥 러닝 성능 극대화를 위한 핵심 기술

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신경망 최적화(Neural Network Optimization)는 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델의 매개변수를 조정하고, 학습 과정을 효율적으로 개선하는 다양한 기술과 방법론을 포함합니다. 최적화는 신경망의 학습 과정에서… 더 보기 »신경망 최적화 (Neural Network Optimization) 딥 러닝 성능 극대화를 위한 핵심 기술

적대적 공격 및 방어 (Adversarial Attacks and Defenses) 신경망의 취약성과 보안 강화

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적대적 공격(Adversarial Attacks)은 인공지능(AI) 모델, 특히 딥 러닝 신경망을 대상으로 하는 공격 기법으로, 입력 데이터에 미세한 변형을 가해 모델의 예측을 오도하거나, 잘못된 결과를 유도하는 것을… 더 보기 »적대적 공격 및 방어 (Adversarial Attacks and Defenses) 신경망의 취약성과 보안 강화

지능형 에이전트 (Intelligent Agents) 자율적 의사 결정을 위한 인공지능 시스템

지능형 에이전트(Intelligent Agents)는 환경을 인식하고, 그에 따른 의사 결정을 자율적으로 수행하며, 특정 목표를 달성하기 위해 행동하는 소프트웨어 시스템 또는 기계를 의미합니다. 이 에이전트는 관찰된 정보(감지된… 더 보기 »지능형 에이전트 (Intelligent Agents) 자율적 의사 결정을 위한 인공지능 시스템