인공지능 - DEEPLINK CORE Lab

빅데이터 AI 학습: 효율적인 대용량 데이터 로드와 처리 방법

현대의 인공지능(AI) 모델은 정확한 예측과 성능을 위해 대용량의 빅 데이터로 학습하는 것이 중요하다. 그러나 대용량 데이터를 불러오고 전처리하는 데는 상당한

2024년 5월 14일, Google I/O의 기조연설에서 Google DeepMind의 책임자인 Demis Hassabis가 야심 찬 비전을 발표했다. Project Astra라는 이름의 이 멀티모달

이번 글에서는 기존 GPT-4 Gurbo보다 빨라지고 저렴해진 ‘GPT-4o’를 소개하고자 한다. ‘GPT-4o’는 2024년 5월 13일 Release 한 OpenAI의 ChatGPT 최신 모델로,

비선형 및 비가우시안 추정 문제는 시스템 모델링과 데이터 분석에서 흔히 마주치는 어려운 문제 유형이다. 이들 문제를 이해하기 위해서는 먼저 ‘비선형성(Non-Linearity)‘과

Google Dataset Search 구글 데이터 세트 서치는 2018년 9월 베타 서비스를 시작했고, 2020년 1월 베타가 종료되고 정식 오픈하였다. 데이터 세트

머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 내리는 인공지능의 한 분야이다. 이러한 학습은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야이다. NLP는 텍스트 분석, 감성

오늘은 라이다 센서(LiDAR Sensor)와 인공지능을 활용한 물체 인식 기술에 대해 알아보고자 한다. 이 기술은 자율 주행 자동차, 로보틱스, 스마트 시티

OpenAI는 GPT-4 Turbo 모델을 Release 하였다. 이 모델은 인공지능 기술의 새로운 경지를 보여주며, 다양한 분야에서의 응용 가능성을 높여주고 있다. GPT-4

2023년 11월 6일, 샌프란시스코에서 OpenAI의 첫 번째 개발자 컨퍼런스가 열렸으며, GPT-4 Turbo를 비롯하여 플랫폼 전반에 걸친 매력적인 새로운 기능들과 주목할