강화학습2 기계 학습의 영역에서 비지도 학습의 유형 목 차 1. 비지도 학습의 이해 2. 응용 프로그램에서 비지도 학습 3. 비지도 학습의 미래 4. 비지도학습은 다양한 영역에 적용 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 영역에서 비지도 학습은 지도 학습과 더불어 주목 받을만한 기술로 부각되고 있습니다. 모델이 레이블이 지정된 데이터에 대해 훈련되는 지도 학습과 달리, 비지도 학습은 비구조화된 데이터의 영역을 탐색하여 매우 다용도적이고 광범위하게 적용할 수 있도록 합니다. 비지도 학습 알고리듬은 정해지지 않은 패턴을 찾고, 유사한 데이터를 그룹화하고, 데이터 내의 숨겨진 구조를 발견하려고 합니다. 이 블로그에서, 우리는 비지도 학습의 흥미로운 세계, 적용된 다양한 분야, 그리고 AI의 미래에 미치는 영향을 조사합니다. 1. 비지도 학습의 이해 비지도 학습.. 2023. 8. 2. 인공지능 분야에서 객체 인식의 소개 목 차 1. 객체 인식 유형 2. 객체 인식 강화 3. 실제 애플리케이션 4. 인공지능을 사용한 객제 인식의 가능성 인공지능(AI) 분야에서 객체 인식은 인간의 시각적 인식을 복제하고 향상하는 것을 목표로 하는 중요한 응용 프로그램으로 두드러집니다. 객체 인식은 머신 러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 머신이 이미지 또는 비디오에서 객체를 식별하고 분류할 수 있도록 합니다. 이번 블로그 게시물에서는 AI를 활용한 사물 인식의 세계를 알아보고 다양한 영역에서 그 중요성을 알아볼 예정입니다. 객체 인식 유형을 파악하고 AI가 시각적 이해를 어떻게 변화시키고 있는지 알아보십시오. 1. 객체 인식 유형 객체 인식은 기계가 객체를 정확하게 식별하고 분류할 수 있도록 하는 다양한 기술과 접근 방식을 포함합.. 2023. 7. 13. 이전 1 다음
