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[AI 용어] Self-Training, 셀프 트레이닝 정의 Self-Training은 준지도학습(Semi-Supervised Learning) 방법 중 하나이다. Self-Training은 Labeled Data를 학습한 모델을 토대로 Unlabeled Data를 예측하여 높은 확률이 나오면 Labeled Data로 변경하고 학습하는 과정을 반복적으로 거쳐서 Unlabeled Data로 학습한다. 참고문서 "sklearn.semi_supervised.SelfTrainingClassifier", scikit-learn 1.3.2. @원문보기 "Unsupervised word sense disambiguation rivaling supervised methods", ACL '95: Proceedings of the 33rd annual meeting on As.. 2023. 11. 23.
[IT 용어] Microsoft Machine Learning Studio 정의 Microsoft Machine Learning Studio(마이크로소프트 머신 러닝 스튜디오, Microsoft ML Studio)는 Microsoft 사에서 서비스 하는 기계학습(Machine Learning) 개발 환경이다. 특징 Microsoft Machine Learning Studio는 무료버전과 유료버전이 있으며 2024년 8월 31일에 서비스 종료될 예정이다. Microsoft 사는 Microsoft Machine Learning Studio 대신에 Azure Machine Learning을 이용하는 것을 권장하고 있다. 참고문서 "Home", Microsoft Machine Learning Studio. @원문보기 "Studio pricing", 마이크로소프트. @원문보기 2023. 8. 31.
[IT 용어] 기계 학습(Machine Learning, ML, 머신러닝) 정의 기계 학습(Machine Learning, ML, 머신러닝)은 컴퓨터가 수행(처리)해서 도달한 결과(경험)를 토대로 학습하여 처리 능력을 향상시키는 것을 말한다. 참고문서 "기계 학습, 機械學習, Machine Learning, ML", 정보통신용어사전, 한국정보통신기술협회(TTA). @원문보기 "Machine Learning, 기계 학습", 정보통신기술용어해설. @원문보기 2023. 4. 13.
[IT 용어] 파이토치(PyTorch) 정의 파이토치(PyTorch)는 오픈소스 머신러닝 프레임워크이다. 페이스북 인공지능 연구팀이 개발하였기에 권리는 페이스북이 소유하고 있다. 파이토치 공식 문서에는 파이토치를 '다수의 GPU와 다수의 CPU를 이용한 딥러닝용으로 최적화된 텐서 라이브러리'로 소개한다. 참고문서 "PYTORCH DOCUMENTATION", 파이토치. @원문보기 "What Is PyTorch: A Complete Guide", 오라클 기술문서, 2022년 5월 4일. @원문보기 "What is PyTorch?", Data Science, NVIDIA. @원문보기 2023. 4. 12.
[IT 용어] 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 정의 현시점에서 인공지능의 정의로는 여러가지가 있다. 혹자는 인간의 지능을 모방하여 만든 지능을 인공지능이라고 말하며 또 다른 곳에서는 환경을 인지하고 목표를 달성하는 시스템을 인공지능이라고 말한다. 아래와 같은 4가지로 구분하는 것이 일반적이다. 인간처럼 생각하는 시스템 인간처럼 행동하는 시스템 합리적으로 생각하는 시스템 합리적으로 행동하는 시스템 참고문서 "인공 지능, 人工知能, Artificial Intelligence, AI", 정보통신용어사전, 한국정보통신기술협회(TTA). @원문보기 "AI와 최신 딥러닝 기술 동향", 이주열, LG CNS, 2019년 10월 29일. @원문보기 "인공지능(AI)이란 무엇인가요?", 구글 클라우드. @원문보기 "인공 지능이란 무엇입니까?", Amazon AI. .. 2023. 4. 6.
[IT 용어] 딥러닝(Deep Learning, 심층 기계 학습) 정의 딥러닝(Deep Learning, 심층 기계 학습)은 많은 신경망을 기반으로한 기계 학습(Machine Learning) 방식을 말한다. 주로 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 활용한다. 활용 분야 딥러닝의 잠재력은 크고 많은 분야에서 활용을 시도하고 있다. 현재는 영상처리와 자연어처리 분야에서 확실한 결과물을 보이고 있다. 참고문서 "심층 기계 학습, 深層機械學習, Deep learning", 정보통신용어사전, 한국정보통신기술협회(TTA). @원문보기 2023. 4. 4.
Chat-GPT에게 NS-3에 대해서 물어보았다. 질문 1 NS-3가 뭐야? 답변 1 NS-3는 네트워크 시뮬레이터(Network Simulator)로, 무선 및 유선 네트워크를 모델링하고 시뮬레이션하는 데 사용되는 오픈 소스 시스템입니다. NS-3는 C++로 작성되었으며, 무선 및 유선 네트워크, 인터넷 프로토콜, 라우팅 알고리즘, TCP/IP 프로토콜 등 다양한 네트워크 기술을 모델링할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 네트워크 시나리오를 시뮬레이션하고, 이를 바탕으로 네트워크의 동작과 성능을 평가할 수 있습니다. NS-3는 무료로 사용할 수 있으며, 오픈 소스로 개발되고 있기 때문에 다양한 사용자들이 개발에 참여할 수 있습니다. 또한, NS-3는 Python 바인딩을 제공하여, Python을 사용하는 사용자들도 쉽게 NS-3를 사용할 수 있습니다. .. 2023. 2. 23.