선형 회귀는 머신러닝 알고리즘 중 하나로, 주어진 입력 데이터에 대해 숫자 값(예: 집값, 주식 가격 등)을 예측하는 데 사용된다. 이 알고리즘은 선형 함수를 사용하여 입력과 출력 사이의 관계를 모델링한다. 쉽게 말해, 선형 회귀는 "입력값에 따라 결과값이 선형적으로 변한다"는 가정을 기반으로 한다. 예를 들어, 집 크기가 클수록 가격도 비례해서 올라간다...

오늘 성수에서 열린 네이버 SEF(Software Edu Festival) 2024 팝업 행사에 참가하였다.소프트웨어와 A.I. 관련 팝업 행사였다.생각보다 규모가 크지는 않았다.이렇게 간단한 블록코딩으로 사진 꾸미기를 해서 촬영도 해보고인공지능 윤리에 대한 것들도 몇

생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 2014년 제안된 딥러닝 모델로, 데이터 생성 분야에서 혁신적인 변화를 가져온 기술이다. GAN은 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)

YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지(Object Detection) 분야에서 혁신을 일으킨 딥러닝 모델이다. YOLO는 이미지를 한 번만 처리하여 객체를 탐지하는 방식으로, 매우 빠른 속도와 높은 정확도를 자랑한다

U-Net은 2015년 Olaf Ronneberger와 그의 동료들이 개발한 딥러닝 기반의 이미지 분할 모델이다.

Convolutional Neural Networks (CNN)은 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 모델 중 하나로, 특히 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 큰 성공을 거두고 있다.

Anaconda3는 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 필수적인 플랫폼으로 자리 잡고 있다.

인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)은 현대 기술 혁신의 중심에 있으며, 많은 분야에서 변화를 일으키고 있다. 의료, 금융, 교육, 제조 등 여러 산업에서 AI의 적용은 이미 널리 퍼져 있으며, 그 영향력은 계속해서 확장되는 추세다. 그러나

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글이 2018년에 발표한 혁신적인 자연어 처리(NLP) 모델이다.

LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)은 최근 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나이다.

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)

스파이킹 신경망(Spiking Neural Networks, SNN)은 인공지능 분야에서 유망한 접근 방식으로 떠오르고 있다.

Tesseract는 다양한 운영 체제를 위한 광학 문자 인식 엔진이다.요즘 스마트폰을 이용해서 글이나 문자를 카메라로 찍어서 사진을 확인해보면. 그 문자들을 인식해서, 복사를 하거나, 검색을 할 수 있는 기능이 있다.이러한 기능이 바로 OCR(광학문자인식)을 이용한 것

지난주 금요일, 2023년 5월 12일에, 서울 COEX에서 열린 A.I. Expo에 방문하여 여러 기업, 단체들의 A.I. 관련 tech들을 관람하였다.