네트워크 인 네트워크 (Network In Network, NIN) 라는 새로운 깊은 네트워크 구조를 제안합니다. 이 구조는 수용 영역 (receptive field) 내의 로컬 패치 (local patch) 에 대한 모델의 판별력을 향상시키기 위해 고안되었습니다.

프론트엔드 개발 입문자에게 도움이 되는 책 추천, 모두의연구소 오름캠프가 소개합니다.

테스트 타임 증강(Test Time Augmentation, TTA)은 데이터 증강 (Data Augmentation)과 유사하게 테스트 이미지에 무작위 변형을 적용하는 방법입니다. 데이터 증강은 신경망의 성능을 향상시키기 위해 훈련 데이터를 늘리고 일반화 능력을 높이는 방법입니다. 회전, 확대, 이동, 반전 등 다양한 변형을 통해 입력 데이터를 무작위로 변형하여 모델이 동일한 예제를 두 번 볼 일이 없게 합니다. 이는 모델이 인식해야 할 클래스에 대한 일반적인 특징을 학습하도록 돕습니다.

상관관계와 인과관계는 데이터 분석, 연구, 그리고 일상적인 의사결정에서 매우 중요한 개념입니다. 이 두 개념을 이해하고 구분하기 어렵지만 두 개념을 혼동하지 않아야 합니다. 상관관계와 인과관계는 엄격한 통계기법과 실험으로 구분가능합니다.

파이썬에서 `del` 명령어는 특정 변수, 자료형 요소 또는 객체를 삭제하는 데 사용됩니다. 이는 메모리 관리를 돕고 불필요한 변수나 데이터를 제거하여 불필요한 연산을 줄이고, 가독성을 높여 코드의 효율성을 높입니다.

생성형 AI (GENERATIVE AI)기술은 무엇이고 이 기술을 활용하여 성공적인 비즈니스를 만드는 전략에 관해 이야기 합니다.
본 글의 목차는 1)생성형 AI란?, 2)생성형 AI시장 생태계 및 비즈니스, 3) 생성형 AI 비즈니스 성공전략, 4)마무리 로 구성되어 있습니다.

다중 레이블 분류 (Multi-Label Classification)는 데이터가 동시에 여러 카테고리에 속할 수 있는 상황을 다루는 분류 문제입니다.

CVPR 2024에 게재된 모두의연구소 랩의 5편의 논문의 내용을 통해 AI 기술의 변화와 미래에 대해 함께 알아봅니다.

딥 레지듀얼 네트워크 (Deep Residual Networks, ResNets) 는 매우 깊은 아키텍처로 구성됩니다. 높은 정확도와 뛰어난 수렴 특성을 보여주는 신경망 구조입니다. 딥 레지듀얼 네트워크는 여러 개의 “잔차 유닛”을 쌓아서 구성됩니다.

컴퓨터 시스템은 우리 삶의 많은 부분에서 필수적인 역할을 하고 있습니다. 운영 체제, 데이터베이스, 실시간 시스템 등 다양한 시스템에서 효율성과 성능은 매우 중요한 요소입니다.
이러한 시스템의 성능을 최적화하기 위해서는 스케쥴링 알고리즘의 적절한 활용이 필수적입니다. 본 글에서는 스케쥴링 알고리즘의 개념, 유형, 주요 알고리즘 및 성능 평가 기준 등에 대해 자세히 살펴보겠습니다.