AI와 ML의 차이점: 두 가지 혁신적인 개념의 복잡성 풀기
인공지능과 머신러닝의 정의: 두 가지 혁신적인 개념의 복잡성 풀기인공지능(AI)은 현대 생활에 점점 더 많이 녹아들고 있는 용어입니다. 인공지능은 방대한 해석과 정의가 존재하는 복잡한 개념입니다. 이 글에서는...
딥러닝이란 무엇인가요?
딥러닝이란 무엇인가요? 딥러닝(DL)은 주로 인간의 두뇌가 정보를 학습하고 처리하는 능력을 모방하는 데 초점을 맞춘 머신러닝(ML)의 하위 집합입니다. 빠르게 진화하는 인공 지능(AI) 세계에서 딥 러닝은 ...
다양한 유형의 머신 러닝
머신 러닝의 다양한 유형 머신 러닝은 빠르게 진화하는 분야로, 의료부터 금융, 제조에 이르기까지 많은 산업을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 머신 러닝의 핵심에는 네 가지 주요 유형의 학습 기술이 있습니다.
ChatGPT의 일반적인 문제와 이를 완화하는 방법
ChatGPT의 일반적인 문제와 이를 해결하는 방법 ChatGPT는 사용자와 사람처럼 대화할 수 있도록 학습된 생성형 인공지능 챗봇입니다. 점점 더 많은 조직과 개인이 이 기술을 활용하고자 하면서 그 인기가 급증하고 있습니다.
ChatGPT의 10가지 실제 적용 사례
ChatGPT는 현재 매우 인기가 높지만, 대부분의 논의는 모든 사람에게 적합하지 않을 수 있는 애플리케이션에 집중되어 있습니다. OpenAI가 개발한 강력한 언어 모델은 다양한 분야에 대해 사람과 같은 반응을 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
채팅 GPT와 같은 생성형 AI가 구글 검색을 위협하는 방법
채팅과 같은 생성형 인공지능이 Google 검색을 위협하는 방법 생성형 인공지능(AI)은 지난 몇 년 동안 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 데 매우 효과적이기 때문입니다. 이 기술은 매우 다재다능하고 많은 장점을 가지고 있지만...
제너레이티브 AI란 무엇인가요?
제너레이티브 AI란 무엇인가요? 최근 기술 뉴스에 조금이라도 관심을 기울였다면 이미지, 텍스트, 음악 또는 기타 새로운 콘텐츠를 생성하도록 설계된 인공 지능(AI) 알고리즘의 한 종류인 제너레이티브 AI에 대해 들어보셨을 것입니다....
디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 시작하기 전에 CEO가 AI를 이해해야 하는 이유
디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 시작하기 전에 CEO가 AI를 이해해야 하는 이유 비즈니스의 디지털 트랜스포메이션에 인공지능(AI) 기술이 얼마나 중요할까요? 흥미로운 통계가 있습니다: AI 기반 디지털화는 ...
머신 러닝 프로젝트를 이끌기 위한 팁
머신러닝 프로젝트를 이끌기 위한 6가지 팁 머신러닝과 딥러닝은 더 이상 과대 광고나 유행어가 아닙니다. 한때 최전선에 있던 이 기술은 이제 기업과 스타트업의 기술 스택에서 중요한 구성 요소로 진화했으며, 이는 소프트웨어를 변화시켰습니다....
AI 프로젝트가 실패하는 6가지 이유
인공지능 프로젝트가 실패하는 6가지 이유 인공지능이 모든 곳에 존재하는 것처럼 보이지만, 실제로는 많은 기업이 인공지능을 성공적으로 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. MIT SMR-BCG 인공 지능 글로벌 경영진 연구 및 연구 보고서에 따르면, 7...
프로젝트 관리자가 AI 프로젝트를 시작하기 전에 알아야 할 10가지 사항
AI 프로젝트를 시작하기 전에 프로젝트 관리자가 알아야 할 10가지 사항 AI와 머신러닝 기술은 조직의 비즈니스 프로세스 및 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 산업 전반에 걸쳐 기업들은 AI의 이점을 깨닫고 있습니다...
기업이 소셜 경청을 위해 AI를 활용하는 9가지 방법
기업이 소셜 경청을 위해 AI를 활용하는 9가지 방법 고객 참여는 모든 비즈니스의 성공에 있어 핵심 요소입니다. 마케팅에 성공하려면 조직은 타겟 고객의 목소리와 기대에 부응해야 합니다. 이뿐만이 아닙니다...
설명 가능한 AI란 무엇인가요?
설명 가능한 AI란 무엇인가요? 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과 같은 딥러닝 기술이 발전함에 따라 컴퓨터 알고리즘이 생성하는 결과물을 이해해야 하는 과제를 안고 있습니다. 예를 들어, ML 알고리즘이 어떻게 특정 ...
AI를 설명할 수 있는 이유는 무엇인가요?
AI를 설명할 수 있는 것은 무엇인가요? 머신러닝의 성공으로 인공지능(AI) 애플리케이션이 폭발적으로 증가했습니다. 앞으로의 발전은 인식, 학습, 의사 결정, 행동이 가능한 자율적인 시스템으로 이어질 것입니다. 그러나 이러한 시스템의 무능력은 ...
의료 서비스에서 설명 가능한 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?
의료 업계에서 설명 가능한 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요? 의료, 금융, 보험, 제조업은 인공 지능(AI)이 큰 영향을 미치는 몇 가지 산업에 불과합니다. 특정 사용 사례의 요구 사항을 충족하기 위해 더 복잡한 AI 모델이 개발되고 있습니다....
적대적 AI 공격이란 무엇인가요?
적대적인 AI 공격이란 무엇인가요? 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 같은 딥 러닝 기술은 기업에 다양한 비즈니스 이점을 제공합니다. 동시에 적대적인 AI 공격은 최신 시스템에 대한 보안 과제로 떠오르고 있습니다....
인공지능이 잘 해결하는 6가지 문제
AI가 잘 해결하는 6가지 문제 851TP3조 이상의 데이터 과학 프로젝트가 테스트를 넘어 프로덕션으로 이어지지 못합니다. 모두가 머신 러닝/인공지능 프로젝트를 시작하고 있다면 어디에서 문제가 발생하고 있을까요? 이 포스팅을 통해 다음 사항에 집중하는 데 도움이 될 것입니다.
튜토리얼: 처음부터 스페인어용 ELECTRA를 사전 교육하는 방법
튜토리얼: 처음부터 스페인어로 ELECTRA를 사전 훈련하는 방법 Skim AI의 머신러닝 연구원 크리스 트란이 처음 게시했습니다. 소개 이 글에서는 Transformer 사전 학습 방법 제품군의 또 다른 구성원인 ELECTRA를 스페인어로 사전 학습하는 방법에 대해 설명합니다.
튜토리얼: 네임드 엔티티 인식(NER)을 위해 BERT를 미세 조정하는 방법
튜토리얼: NER을 위해 BERT를 미세 조정하는 방법 Skim AI의 머신 러닝 연구원 Chris Tran이 처음 게시했습니다. 소개 이 문서에서는 네임드 엔티티 인식(NER)을 위해 BERT를 미세 조정하는 방법에 대해 설명합니다. 특히, BERT 변형인 SpanBERTa를 훈련하는 방법에 대해 설명합니다.
튜토리얼: 추출 요약에 맞게 BERT를 미세 조정하는 방법
튜토리얼: 추출 요약화를 위해 BERT를 미세 조정하는 방법 작성자: Skim AI의 머신러닝 연구원 Chris Tran 1. 서론 요약화는 자연어 처리 분야에서 오랫동안 어려운 과제였습니다. 문서의 짧은 버전을 생성하려면...
트랜스포머를 사용한 네임드 엔티티 인식
트랜스포머를 사용한 명명된 엔티티 인식 소개퍼머넌트 1부: 스페인어용 RoBERTa 언어 모델을 처음부터 훈련한 방법 이전 블로그 게시물에서는 스페인어용 트랜스포머 언어 모델인 SpanBERTa를 대규모 말뭉치로 사전 훈련한 방법에 대해 설명했습니다....
뉴스 및 콘텐츠 기업이 인공지능을 활용하여 비용을 절감하고 UX를 개선하는 8가지 방법
뉴스 및 콘텐츠 기업이 인공지능을 사용하여 비용을 절감하고 UX를 개선하는 8가지 방법 기술의 영향을 이해하는 가장 좋은 방법은 현재 문제를 해결하기 위해 실제로 기술을 적용하는 구체적인 사례를 이해하는 것입니다. 다음은 8가지 일반적인 AI 활용 사례입니다.
인공지능이 잘 해결하는 6가지 문제
AI가 잘 해결하는 6가지 문제 851TP3조 이상의 데이터 과학 프로젝트가 테스트를 넘어 프로덕션으로 이어지지 못합니다. 모두가 머신러닝/인공지능 프로젝트를 시작하고 있다면 어디에서 문제가 발생하고 있을까요? 이 포스팅을 통해 다음 사항에 집중하는 데 도움이 될 것입니다.
자연어 생성 및 비즈니스 애플리케이션
자연어 생성과 비즈니스 애플리케이션 자연어 생성(NLG) AI 작성자와 로봇 생성 뉴스에 대한 지속적인 탐구로, 이러한 알고리즘을 구동하는 몇 가지 기술을 살펴볼 가치가 있습니다. 생성하도록 설계된 AI는...
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