모두의연구소의 교육, 문화, 기술 등 다양한 이야기와 경험을 함께 나눕니다
자연어처리에 대한 정의, 역사, 시장성, 활용사례와 함께 향후 미래 전망에 대한 예측해봅니다.
시계열 데이터의 중요한 특징 중 하나인 정상성(stationarity)에 대한 글입니다. 정상성이란 무엇이고 왜 중요한지, 어떤 시계열 데이터가 정상적인지, 비정상적인 시계열을 어떻게 정상 시계열로 만들 수 있는지 설명합니다.
시계열 분석의 정의와 통계 기반의 시계열 분석 기법이 중요한 이유를 설명합니다. 시계열 데이터의 세 가지 구성 요소(추세, 계절성, 주기성)를 이야기하고, 이후 글에서 다룰 예정인 개념들(정상성, ARIMA, ARCH)을 소개합니다.
확률 분포를 근사 추정하는 기법인 Variational Inference를 이해하고 싶은 사람들을 위해, 확률 분포를 추정하는 근본적인 이유를 알려드립니다. 또한 MLE, MAP, KL divergence, ELBO 등 자주 등장하는 용어들을 설명합니다.
2022년 4월 구글에서 PaLM이라는 AI 모델을 소개했습니다. PaLM은 언어 생성 및 이해 능력, 추론 능력, 코딩 작성 및 오류 수정 능력 등에서 기존의 NLP 모델보다 더 높은 성능을 보이고 있습니다. 이 콘텐츠에서는 PaLM을 소개합니다.
머신러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer)란 다양한 요구사항과 문제를 정의하고 머신러닝 기술을 활용하여 해결하는 직무입니다. SW·AI 등 디지털 분야의 인재 양성이 중요성으로 머신러닝 기술교육이 늘어나고 있습니다.
자연스럽게 우리의 삶 속에 스며든 인공지능(AI)은 어떤 것들이 있을지, 어떻게 인공지능(AI)을 사용하여 삶의 질을 높일 수 있을지 알아봅니다.
인공지능으로 이상형을 찾아주는 다양한 사이트를 소개해드립니다. 인공지능을 통한 다양한 재미를 이상형 월드컵 주소 사이트를 통해서 발견해보세요!
인공지능 분야에서 수학이 왜 중요한지, 그리고 선형대수학, 확률과 통계, 미적분 등의 수학 분야들이 머신러닝 이론에 어떻게 적용되어 있는지 알려드립니다.
구글에서 만든 웹기반 노코드 인공지능 학습 툴인 Teachable Machine에 대해 알아봅니다.
머신러닝 포 키즈를 활용하여 좋은 말 나쁜 말 판별하기를 만들어 보았습니다.
인공지능과 빅데이터가 서로 어떤 관계에 있는지? 빅데이터가 가지고 있는 특징에 대해서 알아보고 인공지능과의 관계를 실제 사례를 통해 빅데이터를 활용한 인공지능에 대한 이해도를 높여보려 합니다.
AI로 그림 그리기의 혁신과 그림 업계의 지각변동을 느껴봅시다. #AI그림 #노블AI #NovelAI #StableDiffusion #인공지능 #그림 #밈
그림그려주는 AI 사이트 top3 미드저니, DALL.E 2, 아트브리더에 대해 알아보고 직접 체험해보았습니다.
캐글 필사를 진행하기 전에 직접 구글 코랩을 사용하여 필사 환경을 구축해 봅시다.
딥러닝에서 ‘딥’이 무엇을 의미하고 왜 딥러닝이라 하는지, 딥러닝의 작동 원리에 대해 이해 하기
인공지능은 생각할 수 있을까? 기계 스스로를 정의하고 마음을 기능화 하는 인공지능의 철학적 관점에 대해 알아봅니다.
머신러닝이란 무엇인지? 인공지능, 딥러닝과는 어떤 관계에 있는지? 머신러닝의 3가지 학습방법(지도, 비지도, 강화 학습)에 대해 이해하고 머신러닝 사례 및 장점과 단점은 어떤 것들이 있는지 알아보겠습니다.
