반응형 전체 글99 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 빅데이터는 대량의 다양한 종류의 데이터를 다루는 기술적인 도전에 대한 해결책으로서, 클라우드 컴퓨팅은 이러한 빅데이터 처리에 효과적인 플랫폼을 제공합니다. 아래에서는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 어떻게 상호작용하며 현대 기업과 조직에 어떤 이점을 제공하는지에 대해 알아보겠습니다. 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 이점 이전 글 - [ChatGPT와 인공지능] - 클라우드 컴퓨팅: 디지털 혁명의 핵심1. 데이터 저장 및 확장성클라우드 컴퓨팅은 빅데이터를 저장하고 관리하기에 이상적인 환경을 제공합니다. 대규모의 데이터는 클라우드 스토리지에 저장되며, 이는 필요에 따라 확장 가능한 구조를 가지고 있습니다. 기존의 데이터 저장소로는 처리하기 어려웠던 대용량 데이터도 클라우드에서는 비교적 쉽게 다룰 수 있습니다.2. .. 2023. 12. 7. 클라우드 컴퓨팅: 디지털 혁명의 핵심 컴퓨터와 인터넷 기술의 발전은 현대 사회를 크게 변화시켰습니다. 이와 함께 기업과 개인 모두가 데이터를 저장하고 처리하는 방식에 대한 수요가 높아졌는데, 이러한 변화의 핵심 중 하나가 '클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)' 입니다. 이것은 현대 IT 환경에서 중요한 주제 중 하나이며, 인터넷을 통해 컴퓨터 시스템, 데이터베이스, 스토리지, 소프트웨어 및 기타 IT 리소스에 대한 접근을 제공하는 기술입니다. 이전 글- [ChatGPT와 인공지능] - 강화 학습을 통한 자율 주행 자동차의 지능적 학습 1. 클라우드 컴퓨팅이란? 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 데이터를 저장, 관리, 처리하는 기술입니다. 기존에는 자체적인 서버와 데이터 센터를 구축해야 했던 것과는 달리, 클라우드 컴퓨팅을 통해 필요.. 2023. 12. 7. 강화 학습을 통한 자율 주행 자동차의 지능적 학습 현대의 자율 주행 자동차는 고도의 인공 지능 기술을 활용하여 도로 상황을 인식하고 의사 결정하는 데에 활용됩니다. 이러한 자율 주행 시스템은 강화 학습을 통해 동적이고 변화하는 환경에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다. 이전 글- "인공지능의 센서, 자율 주행 자동차: 학습과 움직임의 미래" 강화 학습의 적용 1. 환경 감지와 상태 분석: 자율 주행 자동차는 각종 센서를 활용하여 주변 환경을 지속적으로 감지하고 있습니다. 이를 위해 레이더, 카메라, 리다 및 자이다 센서 등이 사용되며, 이를 통해 수집된 정보는 강화 학습 모델에 입력으로 사용됩니다. 2. 상태 공간 및 행동 결정: 강화 학습은 자율 주행 자동차가 취할 수 있는 다양한 행동과 각 상황에서의 최적 행동을 학습하는 데에 사용됩니다. 상태 공간.. 2023. 12. 1. "인공지능의 센서, 자율 주행 자동차: 학습과 움직임의 미래" 여러분은 자율 주행 자동차가 다양한 상황에서 어떻게 안전하고 효과적으로 운전하는 가에 대해 궁금하신가요? 오늘은 현대의 혁신 중 하나인 자율 주행 자동차와 그 뒤에서 열리는 인공지능의 세계에 대해 알아보고 자율 주행 자동차가 도로를 안전하게 운행하는 데에는 어떻게 인공지능이 학습되고 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 이전 글 - [ChatGPT와 인공지능] - ChatGTP와 기존 검색엔진의 비교 및 상호 작용 1. 환경 인식: 센서의 역할자율 주행 자동차는 주행 중 주변 환경을 정확하게 파악해야 합니다. 여기서 인공지능이 활용되는데, 다양한 센서를 통해 주위의 도로, 차량, 보행자, 신호등 등을 실시간으로 감지합니다. 카메라, 레이더, 리다, 초음파 등의 센서가 사용되어 다양한 정보를 수집합니다. 2. 데.. 2023. 12. 1. 이전 1 ··· 21 22 23 24 25 다음
