Neural

이미지 분할(Image Segmentation)은 컴퓨터 비전 기술 중에서도 가장 정밀하고 강력한 도구 중 하나입니다. 객체 탐지가 이미지 내의 객체를 사각형으로 묶어 위치를 파악한다면, 이미지 분할은 픽셀… 더 보기 »이미지 분할(Image Segmentation) 픽셀 단위로 세상을 이해하는 기술

1. 근사 함수 방법론이란? 강화학습에서 중요한 과제 중 하나는 상태-행동 공간이 매우 클 때 발생하는 문제를 해결하는 것입니다. 전통적인 테이블 기반 Q-러닝(Q-Learning) 방식은 각 상태(state)와… 더 보기 »근사 함수 방법론(Function Approximation) – 강화학습의 확장 기법

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

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

AutoML(Automated Machine Learning)은 기계 학습 모델의 설계, 선택, 미세조정, 평가 및 배포 과정의 자동화를 목표로 하는 기술입니다. 전통적으로 기계 학습 모델을 개발하기 위해서는 전문가가 수동으로… 더 보기 »AutoML (자동 미세조정): AI 모델의 자동화된 설계와 최적화