머신러닝 - DEEPLINK CORE Lab

Google Cloud Platform의 Vertex AI 소개(구글 인공지능 서비스)

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 현대 기술의 최전선에 서있으며, 비즈니스의 혁신과 경쟁력 향상에 필수적인 역할을 하고 있다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라,

우리가 일상에서 마주하는 수많은 기술들 중, 이미지 인식은 지금 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 반드시 필요한 기술이 되었다. 스마트폰에서부터 자율주행 차량까지 이

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