반응형 쳇봇2 머신러닝과 딥러닝: 데이터 학습의 두 얼굴 머신러닝과 딥러닝은 인공지능 분야에서 중요한 개념으로, 데이터에서 패턴을 학습하여 문제를 해결하는 방법론입니다. 대규모 데이터 처리와 고성능 컴퓨팅이 필요한 머신러닝 및 딥러닝 작업에는 많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 먼저 머신러닝과 딥러닝에 대해 좀 더 구체적으로 알아보도록 하겠습니다. 이전 글 - [ChatGPT와 인공지능] - 클라우드 컴퓨팅의 가장 일반적인 활용 사례:웹 호스팅 머신러닝 (Machine Learning): 1. 특징 추출 및 모델 설계: 머신러닝은 사람이 정의한 특징을 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 특징 엔지니어링이라고 불리는 이 작업은 데이터에서 유용한 특징을 추출하고, 이를 기반으로 모델을 설계합니다. 2. 학습 알고리즘의 다양성: 머신러닝에는 다양한 학습 알고리즘이 있으며,.. 2023. 12. 7. ChatGTP와 기존 검색엔진의 비교 및 상호 작용 ChatGPT와 기존의 검색 엔진이 어떻게 서로 보완적인 역할을 수행하며, 두 기술 간의 상호 작용이 미래의 검색 환경을 어떻게 혁신하게 되고, 어떻게 발전해 나갈 수 있는지에 대해 각각의 장단점을 통해 비교해 보도록 하겠습니다. 이전 글- [ChatGPT와 인공지능] - ChatGPT를 활용한 작업 자동화: 챗봇, 문서 생성, 코드 작성 ChatGPT의 발전: ChatGPT의 발전은 지속적인 모델 업데이트와 향상된 훈련 데이터를 통해 ChatGPT의 정확성이 향상될 것으로 예상되며, 더 많은 도메인 및 주제에 대한 이해가 증가 할 것이며, 사용자 피드백과 고도화된 훈련 전략을 통해 모델의 편향이 감소될 것으로 기대되며, 특히 공정하고 중립적인 응답을 제공하기 위한 노력이 지속될 것입니다. 또한 더 자연.. 2023. 11. 28. 이전 1 다음
