'지식' 카테고리의 글 목록 (6 Page)
본문 바로가기
반응형

지식55

양귀비 꽃 종료, 특징, 효능 양귀비 꽃은 망각, 꿈길, 위로 등 의미를 가지고 있으며, 아름다운 모습과 우아함으로 사람들에게 위로와 희망을 전해주는 상징적인 꽃으로 의미를 가지고 있습니다. 특징과 품종 양귀비는 다양한 종류가 있으며, 꽃잎의 모양이 3~4장의 꽃잎이 조금씩 다르게 배열되어 있고, 열십자 모양으로 나눠져 있는 꽃입니다. 일 년생, 2년생, 다년생 등으로 주로 5월부터 6월에 개화하며, 분홍색, 흰색, 자주색 등 다양한 색상의 꽃을 가기조 있고, 원산지는 서남아시아로 알려져 있습니다. 대표적인 품종은 개양귀비와 흰 양귀비로 개양귀비(꽃양귀비)는 가장 흔히 볼 수 있는 품종으로 다른 이름은 "우미인초"라고 불리며, 5월~6월에 개화하고, 위안이나 약한 사랑, 덧없는 사랑, 기약 없는 사랑의 의미를 가지고 있습니다. 그리고.. 2023. 5. 29.
인공지능과 데이터 라벨링 데이터 라벨링은 인공지능 학습을 위해 데이터에 라벨을 부여하는 작업을 의미합니다. 따라서 데이터 라벨링의 작업은 이미지, 텍스트, 비디오, 3D 등 다양한 형식의 데이터에 적용될 수 있습니다. 개념 인공지능(AI) 및 머신러닝 모델을 구축하기 위해 데이터를 분류하고 레이블을 부여하는 작업을 말합니다. 이 작업은 AI 애플리케이션을 학습시키기 위해 필요한 대량의 훈련 데이터를 생성하는 과정 중 하나입니다. 인공지능 모델이 학습할 수 있도록 레이블 또는 태그를 부여하는 작업으로 아래와 같습니다. 데이터 라벨링 유형 이미지 라벨링 : 특정 객체 또는 특정을 식별하거나 세분화하는 작업을 수행하며, 해당 영역을 바운딩 박스로 표시하는 작업입니다. 예를 들어, 사진에서 사람이나 자동차와 같은 객체를 인식하여 해당 .. 2023. 5. 28.
챗GPT 소개 및 적용 사례와 문제점 ChatGPT는 InstructGPT의 관련 모델로, 사용자의 지시에 따라 자세한 응답을 제공하도록 훈련된 언어 모델입니다. ChatGPT 및 GPT-4 모델은 대화형 인터페이스에 최적화된 언어 모델입니다. 이전 모델은 텍스트를 입력으로 받아 완성된 내용을 반환하는 방식이며, ChatGPT 및 GPT-4 모델은 대화를 입력으로 받아 모델이 작성한 메시지를 반환하는 방식으로 적용되었습니다. 챗GPT 개발의 배경과 목적 챗GPT는 대량의 데이터와 학습 알고리즘을 통해 개발되었으며, 사용자와 자연스러운 대화를 통해 상호작용 및 다양한 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다. 그리고 챗GPT는 효율적인 대화형 자연어 처리를 위해 개발되었습니다. 챗GPT(Generative Pretrained Transformer).. 2023. 5. 25.
인공지능의 일자리 변화와 사회 경제적 영향 인공지능의 발전을 현대 사회의 일자리 구조와 사회 경제적 영향에 큰 변화를 가져왔으며, 앞으로 이에 대비하고자 이 포스팅에서 인공지능 기술의 발전이 어떻게 일자리에 영향을 미치는지, 그리고 이로 인하여 사회 경제적 영향을 분석하고자 합니다. 현재와 미래의 전망을 통해 인공지능과 일자리에 대한 전반적인 이해를 돕고자 합니다. 인공지능과 일자리 변화 자동화와 자동화 대상 직업 : 인공지능의 발전은 일부 직업들을 자동화의 대상으로 만들었으며, 반복적이고 예측 가능한 작업들은 기계가 대신 수행하게 되었으며, 이로 인하여 해당 직업들의 수요가 감소되었습니다. 직업의 변화와 새로운 일자리 창출 : 인공지능의 발전은 새로운 일자리를 창출하기도 하며, 인공지능 기술을 활용한 데이터 분석가, 인공지능 시스템 개발자 등의.. 2023. 5. 25.
인공지능의 의사 결정과 책임의 윤리적 문제 인공지능(AI)은 현대 사회에서 점차적으로 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 그러나 AI 시스템이 의사 결정을 내리는 경우, 윤리적인 문제가 될 수 있습니다. 이러한 문제를 인식하고 적절한 대응 방안을 마련하는 것은 우리의 과제로 의무이기도 합니다. 이번 포스팅에서 인공지능의 의사 결정과 책임에 대한 윤리적 문제를 다뤄보고, 이를 해결하기 위한 전략과 대응 방안을 제시하겠습니다. 인공지능의 의사 결정과 책임 공정성 문제 : 인공지능 시스템은 학습 데이터에 내재된 편견이나 인간의 편파성을 반영할 수 있으며, 이로 인해 인공지능이 특정 집단이나 개인에 대해 공정하지 않은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 개인 정보 보호 문제 : 인공지능 시스템은 대량의 데이터를 처리하고 분석합니다. 이로 인해 개인의 민감한 .. 2023. 5. 25.
딥러닝과 머신러닝의 이해와 활용분야 요즘 세계적으로 이슈로 떠오르는 AI(Artificial Intelligence)의 대표적인 챗 GPT 경우 다양한 분야의 축적된 빅 데이터를 통해 우리에게 많은 정보를 문자로 제공하고 있습니다. 이러한 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝(Machine Learning)의 일부로 머신러닝은 인공지능(AI) 일부분입니다. 다음은 딥러닝과 머신러닝의 이해와 활용분야 등 무엇인지 알아보겠습니다. 개념딥러닝 : 인공 신경망을 통해 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기술로 인공지능의 한 분야이며, 데이터로부터 특징을 추출하고 예측 및 판단을 수행머신러닝 : 컴퓨터가 데이터를 학습하고 경험을 통해 예측과 결정을 수행하는 기술로 데이터 기반으로 모델을 학습시켜 예측, 분류, 군집화 등 다양한 작업을 수행  .. 2023. 5. 24.
반응형