전체 글24 AI 글쓰기 (9) 1. 정의 내리기 글쓰기선형 회귀 선형회귀는 독립 변수(입력)와 종속 변수(출력) 간의 관계를 선형적인 방정식으로 모델링하는 통계적 기법이다. 데이터를 기반으로 직선을 그려 예측하거나 변수를 설명하며, 회귀 계수를 통해 변수들의 영향을 파악할 수 있다. 주로 연속형 데이터 예측에 사용된다. 2. 현상 논평 글쓰기메타가 AI 검색엔진을 만드는 진짜 이유 · 위픽레터사실적 해석 : 메타가 AI 기반 검색 엔진을 개발하며 구글과 MS 의존도를 낮추고 자사 플랫폼 내 사용자 체류 시간과 광고 매출을 늘리려는 전략을 추진 중입니다. 이 검색 엔진은 인스타그램, 페이스북 등 메타 SNS와 AR 안경과 연동되어 개인화된 정보를 제공하며, 독립적인 AI 생태계를 구축하려는 큰 그림의 일부입니다. 검색 트렌드는 전통적.. 2024. 11. 16. AI 글쓰기 (8) 1. 정의 내리기 글쓰기랜덤 포레스트 (Random Forest) 랜덤 포레스트(Random Forest)는 여러 개의 결정 트리를 결합해 예측 성능을 높이는 앙상블 학습 방법입니다. 부트스트랩 샘플링으로 데이터의 일부만을 각 트리에 학습시키고, 노드 분할 시 무작위로 선택된 일부 특성만을 사용하여 과적합을 방지합니다. 이 방식은 높은 정확도와 과적합 방지 효과가 있지만, 해석이 어렵고 계산 비용이 높을 수 있습니다. 2. 현상 논평 글쓰기"법률 번역, 범용 AI 아닌 전문 AI 활용해야"... AI링고·시스트란, 공동 세미나 개최 사실적 해석 : 법률문서번역 전문업체 AI링고와 글로벌 번역 서비스 기업 시스트란이 주최한 'AI 법률번역의 혁신과 도전' 세미나가 11월 7일 서울 여의도에서 성황리에 개.. 2024. 11. 14. AI 글쓰기 (7) 1. 정의 내리기 글쓰기K-means-clustering K-means 클러스터링은 데이터를 유사한 특성끼리 K개의 그룹으로 나누는 비지도 학습 알고리즘이다. 먼저, K개의 중심점을 임의로 설정하고, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당해 클러스터를 만든다. 이후 각 클러스터의 중심을 재계산하고, 이 과정을 중심점이 더 이상 변하지 않을 때까지 반복한다. K-means는 계산이 빠르고 고차원 데이터에도 유용하지만, 초기값과 K값에 따라 결과가 달라질 수 있어 신중한 설정이 필요하다. 2. 현상 논평 글쓰기구글 딥마인드, 단백질 구조 예측 AI '알파폴드3' 오픈소스로 전격 공개..."인류의 건강과 복지에 크게 기여할 것" 사실적 해석 : 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 11월 .. 2024. 11. 13. AI 글쓰기 (6) 1. 정의 내리기 글쓰기결정트리(Decision Tree) 데이터 분석과 기계 학습에서 사용하는 지도 학습 알고리즘의 하나로, 데이터를 분류하거나 예측할 때 쓰인다. 나무(tree) 구조 형태를 취하고 있어 '결정 트리'라고 불리며, 루트 노드(root node)에서 시작해 각 가지(branch)가 질문이나 조건에 따라 분기하며 최종적으로 리프 노드(leaf node)에서 결론에 도달하는 방식으로 작동한다. 근거가 명확하도 중요도를 알 수 있는 장점이 있지만 질문 자체가 랜덤이기에 결과가 달라지거나, 질문이 많아지면 과적합 문제가 발생한다. 2. 현상 논평 글쓰기서울대 연구팀, 챗GPT 등 대형언어모델 ‘환각증세’ 완화해주는 기술 개발 사실적 해석 : 서울대학교 컴퓨터공학부 지능형데이터시스템 연구팀.. 2024. 11. 12. AI 글쓰기 (5) 1. 정의 내리기 글쓰기KNN(K-Nearest-Neighbor) K-최근접 이웃(K-Nearest-Neighbor)은 지도 학습에서 사용되는 머신러닝 알고리즘이다. 주로 분류 문제에 쓰인다. 새로운 데이터가 들어왔을 때, 기존 데이터 중에서 가장 가까운 K개의 이웃 데이터 포인트를 찾아 다수결로 분류하거나 평균값을 내어 예측하는 방식이다. 단순하고, 빠르고, 수치 기반 데이터 분류 작업에서 성능이 우수하지만 데이터가 많아질수록 급격히 느려지며, 차원의 저주의 문제에 빠질 수도 있다. 2. 현상 논평 글쓰기"AI 시대의 미래 통신은?"...삼성전자, '실리콘밸리 미래 통신 서밋' 개최 사실적 해석 : 이번 서밋에서는 AI와 통신 기술의 융합을 통해 6G 통신 시스템과 AI 기반의 차세대 통신 기술에.. 2024. 11. 11. AI 글쓰기 (4) 1. 정의 내리기 글쓰기SVM(Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 N차원 공간에서 각 클래스 간의 거리를 최대화하는 최적의 선 또는 초평면을 찾아 데이터를 분류하는 지도형 머신 러닝 알고리즘이다. 주로 분류(classification)와 회귀(regression) 문제를 해결하는 데 사용되며, 지도 학습(supervised learning) 방식으로 학습한다. SVM은 이미지 분류, 텍스트 분류, 생물정보학 등 다양한 분야에서 널리 활용된다. 데이터가 선형적으로 구분되지 않을 때는 커널 트릭(kernel trick)을 사용하여 비선형 경계를 찾을 수 있어, 복잡한 데이터에도 유연하게 적용이 가능하다. 2. 현상 논평 글쓰기.. 2024. 11. 10. 이전 1 2 3 4 다음