인공지능 모델의 숨은 적, 과적합: 방지 전략 완벽 가이드 – 머신러닝 AI
1. 서론 2. 과적합의 원인과 징후 1) 과적합 발생 원인 2) 과적합을 인지하는 방법 3. 데이터의 역할과 중요성 1) 데이터의 질 2) 데이터의 양 3) 데이터의 다양성 4) 데이터 관리의 중요성 4. 과적합 방지 전략 1) 데이터 양 늘리기 2) 모델 복잡도 줄이기 3) 정규화 기법 사용 4) 드롭아웃 기법 적용 5) 조기 종료 기법
개발
딥페이크(Deepfake)의 진실: 기술의 원리부터 사회적 영향까지 – 머신러닝 인공지능 AI
1. 딥페이크(Deepfake) 란? 1. 딥페이크의 정의 2. 딥페이크의 기술적 배경 2. 딥페이크의 원리 1) 머신러닝과 딥러닝 2) 생성적 적대 신경망(GANs) 3) 훈련 데이터와 과정 3. 딥페이크 기술의 다양한 활용 1) 엔터테인먼트 산업 2) 교육과 연구 3) 미디어와 광고 4. 딥페이크의 부정적 영향 1) 뉴스와 정보의 왜곡 2) 개인의 사생활 침해 3) 사회적 분열 촉진 5.
인공지능과 창작: GAN이 불러온 예술의 새로운 장 – 머신러닝 AI
1. GAN(Generative Adversarial Networks)이란 무엇인가? 1) GAN의 기본 개념 2) GAN의 구성요소 3) GAN의 작동 원리 2. GAN을 활용한 예술작품 생성의 시작 1) 디지털 예술의 발전 2) GAN과 예술의 결합 3. GAN으로 만들어진 대표적인 예술작품들 1) 이전에 없던 얼굴들 2) 초현실적인 풍경화 3) 추상적인 아트워크 4. GAN 예술작품의 장점 및 단점 1) 장점: 무한한 창작의
데이터 분석가 반드시 알아야 할 ‘차원의 저주’란? – 데이터 IT 지식
1. 데이터분석과 차원의 개념 1) 데이터분석의 중요성 현대 사회에서 데이터분석은 중요한 역할을 수행하고 있다. 매일 생성되고 소비되는 방대한 양의 데이터를 분석하여 그 내재하는 가치를 추출하는 것은 기업이나 조직에 큰 이익을 가져다 준다. 이를 통해 시장 동향을 예측하고, 고객의 행동 패턴을 파악하여 비즈니스 전략을 수정할 수 있다. 따라서 데이터분석은 현대 비즈니스 환경에서 생략할 수 없는 요소로
객체 지향 프로그래밍 이란? – IT 개발
1. 객체지향형 프로그램 언어에 대한 전반적인 이해 2. 객체 지향형 프로그램 언어의 유래 1) 초창기의 프로그래밍 방법론 2) 객체 지향 프로그래밍의 등장 3). 주요 객체 지향 언어의 발전 4. 객체 지향형 프로그램 언어의 장점 1) 재사용성 2) 확장성 3) 모듈성 5. 객체 지향형 프로그램 언어의 단점 1) 성능 이슈 2) 학습 곡선 3) 복잡한 시스템
Process와 Thread의 차이점 – IT 개발
최근 고려대학교 인공지능학과 대학원 면접에서 가볍게 이 질문을 물어봤다. 가벼운 질문이였지만 생각보다 말로 풀어서 설명하려니 자연스럽지 못했던 기억이 있다. 이번기회에 간단하게 정리하고자 한다. 컴퓨터 공학 분야에서는 많은 기술적인 용어와 개념들이 존재한다. 이 중에서도 특히 ‘프로세스’와 ‘스레드’는 운영 체제와 다중 프로그래밍 환경에서 꼭 알아야 할 핵심 개념 중 하나이다. 그러나 이 두 용어를 정확하게 이해하지 못하는