머신러닝 Archives - 5 / 4 페이지

[YOLOv8] 빠르고 정확한 객체 인식의 새로운 기준(YOLOv8 사용 방법, 활용 방법)

서론 YOLO (You Only Look Once)는 실시간 객체 인식을 위한 혁신적인 방법론으로 널리 알려져 있다. YOLO의 최신 버전인 YOLOv8는 이전

컴퓨터 비전, 이미지 인식은 컴퓨터가 이미지나 영상에서 패턴을 인식하게 하는 기술로, 의료, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이번

머신러닝과 이미지 인식이라는 용어는 최근 디지털 시대에 빠르게 대중화되고 있다. 하지만 이 두 기술이 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 중요한지, AI가

AI와 머신러닝이 세상을 변화시키는 중요한 움직임이 되었다. 이를 실현하는 데는 많은 컴퓨팅 파워가 필요하며, 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Units, GPU)는

머신러닝에 대한 관심이 높아지면서, 그를 위한 고성능 컴퓨팅 기기의 중요성이 점점 커지고 있다. 요즘은 클라우드 서비스를 통해 고성능 컴퓨팅 자원을

데이터 보강(Data Augmentation) 이란? 기존 데이터 세트를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기술로 실질적인 데이터 세트의 규모를 키울 수 있는 방법이다.이를

Mixed Data Learning은 다양한 유형의 데이터를 사용하여 학습하는 기술이다. 이러한 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 형식일 수 있다.

OpenAI가 개발한 인공지능(AI) 언어 모델인 ChatGPT의 개발 히스토리와 버전별 차이점에 대해 좀 더 알아보고자 한다. 1. GPT의 개발 히스토리GPT 모델은

데이터세트 분할은 머신 러닝 모델을 학습시키기 위한 중요한 단계 중 하나이다. 머신러닝 모델 학습에 있어서 데이터세트를 학습용(train), 검증용(validation), 테스트용(test)으로 나누는

2023년 1월 3일, 언론매체 The Information은 마이크로소프트가 Bing 검색엔진에 OpenAI의 ChatGPT 기술을 적용할 것이라 보도했다. ChatGPT는 대화수준이 실제 인간의 것도