AI&ML_Eng : 개념 공부.

LLM(Large Language Model)은 자연어 처리(NLP) 기술의 발전으로 인해 가능해진 AI 모델로, 텍스트를 입력받아 이해하고 다시 텍스트로 답변하는 능력을 갖추고 있습니다. LLM은 인간과 유사한 수준의 언어 이해와 생성 능력을 제공하며, 다양한 응용

[ ML/DL & AI ] ML & AI 엔지니어링 공부 02 : AI(인공지능), ML(머신러닝), DL(딥러닝) 구분/차이. ▽ AI(인공지능), ML(머신러닝), DL(딥러닝) 구분/차이. ☆ AI, ML, DL의 관계. ※ 인공지능(AI) > 머신러닝(M

머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로,컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 학습하고,그 결과를 바탕으로 예측(Prediction)과 의사결정(Decision Making)을 수행할 수 있게 하는 기술.인공지능의 하위

딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야입니다.딥러닝 모델은 여러 층(Layer)의 뉴런(Neuron)으로 구성되어 있으며,이 층들이 입력 데이터를 단계적으로 변환해가며

LLM은 Large Language Model의 약자로, 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 인공지능 기술의 한 종류입니다.이 모델들은 "대규모의 텍스트 데이터"를 학습하여 언어의 구조와 의미를 이해하고, 그 학습을 바탕으로 {텍스트 생성,번역,요약,질문}에 대한 답변

AI&ML_Eng : [AI + ML + DL] + [DA+DS] : 빅데이터(Big Data) – 빅데이터, 정의, 특징, 활용 사례. ▽ AI&ML_Eng : [AI + ML + DL] + [DA+DS] : 빅데이터(Big Data) – 빅데이터, 정의, 특징,

감정 분석."감정"은 인간이 느끼는 기쁨, 슬픔, 분노 등의 감정 상태를 의미"감정분석"은 텍스트에서 감정 상태를 분석한다는 의미를 명확히 전달이 표현은 특히 인간의 감정 상태에 초점을 맞춘 분석을 할 때 적합감성 분석."감성"은 감정뿐만 아니라 감각, 직관, 느낌 등