프로그램 활용/인공지능(AI)50 Generative model vs Discriminative model (생성 모델과 판별 모델) 출처: https://songsite123.tistory.com/88 이번 포스팅에서는 Generative / Discriminative model이 무엇이고, 이 둘의 차이점에 대해 다룹니다.medium.com 머신러닝 모델은 크게 2가지 타입, Generative model과 Discriminative model로 분류될 수 있습니다. 우리는 이미 이런 모델들을 사용해 이미지를 생성하기도 하고, 자연어를 처리하기도 하고, 객체 탐지나 세그멘테이션 등 꽤 어려운 task들을 수행해내고 있습니다. 그러나 근본적으로, 이 2개의 용어는 통계적인 분류 문제에 대한 모델을 설명하는 것에서 정의됩니다. Classification 의 정의를, 위 그림에 맞게 다시 설명해봅시다. 각 데이터 X가 있고, 레이블된 .. 2025. 4. 1. 싱글모달과 멀티모달의 차이점과 방향성 출처: https://brunch.co.kr/@b2439ea8fc654b8/71 by 커버 > 작가명 클릭">최재철Oct 17. 2024휴머노이드 '피규어 01' (출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)이제는 다들 알다시피, LLM은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있어서 여러 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 LLM에도 다양한 종류가 있다는 사실, 알고 계셨나요? 오늘은 그중에서도 싱글모달(Single-modal)과 멀티모달(Multimodal)의 차이점과 멀티모달의 추구하는 방향성에 대해 쉽게 설명해 드리려고 합니다. 싱글모달 LLM (Single-modal LLM) – 한 가지 감각만 쓰는 모델싱글모달 LLM은 말 그대로 하나의 데이터 .. 2025. 3. 28. AI 사이트 https://chatgpt.com/ ChatGPT - 창의적 문제 해결 가능https://www.perplexity.ai/ Perplexity - 실시간 검색 결과와 출처 제공https://chat.chatbotapp.ai/?model=gpt-3.5 Claude - 복잡한 추론, 복잡한 워크플로우와 데이터 분석https://a.sktelecom.com/ A.X - SKT 대화형 https://wrtn.ai/https://clova-x.naver.com/https://chat.deepseek.com/ ML 종류CatBoost, Gradient Boosting, LightGBM, Neural Network, Random Forest, XGBoost 2025. 3. 28. AI 회사 SqueezeBits 2025. 3. 27. AI 도입 및 적용을 위한 준비 작업 서론: 레거시 시스템에서 AI의 필요성 증대오랜 기간 동안 다양한 산업 분야의 조직들은 핵심 업무를 지원하는 데 있어 구식 기술임에도 불구하고 여전히 중요한 역할을 수행하는 레거시 시스템에 크게 의존해 왔습니다. 이러한 시스템들은 종종 귀중한 과거 데이터를 보유하고 있으며 핵심 비즈니스 프로세스를 지원합니다. 그러나 레거시 시스템은 혁신과 경쟁력 유지에 걸림돌이 되는 경우가 많습니다. 오래된 기술을 기반으로 구축된 레거시 시스템은 AI 도입에 필수적인 최신 플랫폼 및 API와의 통합에 어려움을 겪습니다. 이러한 비호환성은 조직의 민첩성과 새로운 기술 활용 능력을 제한합니다. 또한 레거시 시스템 유지 관리에는 전문 기술과 상당한 재정적 투자가 필요하며, 이는 혁신에 투입될 자원을 고갈시킵니다. 레거시 시스.. 2025. 3. 26. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음
