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머신러닝(Machine Learning)의 여러가지 학습 방법

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

“The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” Arthur Lee Samuel What is

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

조건부 확률은 어떤 사건이 일어날 확률을 다른 사건이 이미 발생했다는 조건 하에서 평가하는 것이다. 이 개념은 의사 결정, 예측 모델링,

모수적 방법 (Parametric Methods)이란? 모수적 방법은 모집단이 특정 분포(대개 정규 분포)를 따른다고 가정하는 통계적 분석 방법이다. 이러한 방법은 분포의 특정

탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)이란 데이터를 분석하기 전에 데이터의 주요 특성을 이해하고, 데이터에 숨겨진 패턴, 이상치, 구조 등을 탐색하는

문제 YOLO(You Only Look Once)는 빠르고 정확한 실시간 객체 탐지 알고리즘으로 널리 알려져 있다. YOLO v8은 이러한 시리즈의 최신 버전으로,

생성형 AI는 우리의 상상력을 현실로 만들어내는 강력한 도구가 되고 있다. 특히 ChatGPT와 DALL-E 3의 결합을 통해 놀라운 이미지 생성 능력을

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