오늘 TIL 3줄 요약
- 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점
- 암호화폐는 내 스스로가 은행이다.
- 유일함을 소유할 수 있게 해주는 NFT
TIL(Today I Learned) 날짜
2023.01.25
오늘 읽은 범위
에피소드 39~45
책에서 기억하고 싶은 내용
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인공지능
- 일반 인공지능: 인간의 행동을 대부분 할 수 있거나 인간보다 능력이 뛰어남. 지금 기술로는 만들 수 없음. 영화에서 많이 나옴.
- 좁은 인공지능: 몇 가지 일만 할 수 아는 것. 페이스북의 얼굴 인식, 빅스비, 시리 -
머신러닝
- 인공지능을 학습시키는 방법.- 지도 학습: 기계 자율로 판단하지 않고 인간이 기계에게 준 라벨을 토대로 학습해서 대답.
- 비지도 학습: 라벨이 없는 데이터를 주고 스스로 특징을 찾아서 학습함.
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딥러닝
- 머신러닝의 하위 개념.
- 도커
- 원하는 개발 환겨을 도커 파일에 저장하여 준비해 준다.
- 도커가 마련한 개발 환경은 컨테이너 형태로 존재하므로 개발에 필요한 도구를 따로 모아 준비할 수 있고, 쉽게 복제할 수 있다.
- 하이브리드 앱 : html, css, javascript로 개발한 웹 앱을 IOS, 안드로이드에서도 쓸 수 있도록 하이브리드로 만들어 스토어에 판매.
- 장점: 네이티브 앱 개발 지식이 필요 없음.
- 단점: UI를 처음부터 짜야 함. 스마트폰의 성능을 온전히 활용하지 못함. - 크로스 플랫폼 앱 : 특정 언어로 코딩하면 IOS, 안드로이드가 이해할 수 있는 코드로 변환해줌. 예를 들어, 플러터, 리액트 네이티브.
- 장점: 개발자가 익숙한 코드로 한 번만 작성해도 됨. 시간이 절약됨.
- 단점: 네이티브 앱의 성능은 따라갈 수 없음. - 네이티브 앱 : 말 그대로 IOS만을 위한, 안드로이드만을 위한 언어로 코드를 작성하여 개발.
- 장점: 스마트폰의 성능을 최대로 사용할 수 있음.
- 단점: 다른 앱에 비해 배우는 데 시간이 배로 걸림.
오늘 읽은 소감
- 데이터 라벨링을 학습해본 입장으로서 인공지능에 대한 설명이 있어서 반가웠다. 내가 배운 데이터 라벨링은
지도 학습!! - NFT...하고 싶다.
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Hi~