AI Research - DEEPLINK CORE Lab

생산설비 데이터를 정형데이터로 데이터 레이크까지 적재하는 과정

산업 현장에서는 다양한 생산설비와 제어시스템을 통해 대량의 데이터를 생성하고 관리한다. 이러한 데이터는 최적화된 생산 과정, 품질 향상, 예측 정비 등

정형 데이터 적재 정형 데이터란 구조화된 데이터로, 일정한 형식을 갖추고 있는 데이터를 말하며, 이러한 데이터를 적재(Loading)하기 위해서는 여러가지 방법들이 있지만,

이미지 생성모델(Text-To-Image 모델)은 텍스트를 기반으로 이미지를 만들어주는 생성형 인공지능(Generative AI)으로 가장 유명한 모델은 미드저니(MidJourney)와 달리(Dall.E2)가 있다.이번에는 인지도가 위 두 모델보다

Hacker News는 2007년에 개설된 온라인 포럼으로, 기술, 스타트업, 비즈니스, 프로그래밍, 보안 등과 같은 주제에 대한 소셜 뉴스 웹사이트 이다. Hacker

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

Chat GPT는? ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델 중 하나이다. GPT는 “Generative Pre-trained Transformer”의 약자로, 이 모델은 대규모 텍스트 데이터를

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

기술 성숙도 기술 성숙도 평가는 개발 기술의 성숙도 또는 이행단계를 평가하기 위한 정량화된 측정지표로, 연구 개발 환경(실험실, 유사환경, 실제환경), 연구개발

모델을 구축하거나 모형을 학습하고 평가 하기 위해서 Dataset이 필요하다.이때 Dataset은 성질에 맞게 3가지로 분류하여 사용한다. Dataset이 충분히 커서 Train을 위해