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전이 학습3

비정형 데이터 학습 최적화하는 방법 총정리: 인공지능의 성능을 극대화하는 비법 비정형 데이터란 무엇인가비정형 데이터는 고정된 데이터베이스 스키마에 맞지 않는 다양한 형태의 데이터를 말합니다. 전통적인 엑셀 시트, 데이터베이스 테이블과 같은 정형 데이터와는 달리, 비정형 데이터는 예측 불가능한 형식과 구조를 가지고 있습니다. 이는 현대의 데이터 환경에서 매우 중요한 의미를 가지며, 특히 빅데이터 분석 및 인공지능 학습에서 필수적인 데이터 유형으로 여겨지고 있습니다.비정형 데이터의 유형텍스트 데이터: 소셜 미디어 게시글, 이메일, 블로그 게시물, 고객 리뷰 등 자연어로 작성된 텍스트 데이터.이미지 데이터: 사진, 의료 영상(MRI, CT), 위성 사진 등 픽셀 단위로 구성된 시각적 데이터.음성 데이터: 오디오 파일, 음성 녹음, 콜센터 통화 데이터 등 시간에 따라 변화하는 신호 데이터.. 2025. 1. 7.
효율적인 AI 학습의 진화, 다중 태스크 학습의 모든 것 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야는 날이 갈수록 발전을 거듭하고 있습니다. 그중에서도 다중 태스크 학습(Multi-Task Learning, MTL)은 단일 태스크 학습의 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 학습 방식으로 주목받고 있습니다. 전통적인 단일 태스크 학습은 하나의 모델이 하나의 작업만 수행하는 방식입니다. 그러나 다중 태스크 학습에서는 하나의 모델이 여러 작업을 동시에 학습하도록 하여, 데이터 효율성과 연산 자원 절약이라는 이점을 제공합니다. 다중 태스크 학습은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식(Speech Recognition) 등 다양한 분야에서 성과를 보이고 있습니다. 특히 추천 시스템, 자율주행 자동차, 헬스케어 AI와 같은 복합적인 시스템에 더욱 중요한 기술로.. 2025. 1. 5.
다양한 작업을 동시에 수행하는 멀티태스킹 학습의 모든 것 멀티태스킹 학습(Multi-task Learning, MTL)은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 기법 중 하나로, 다양한 작업을 하나의 모델에서 동시에 학습함으로써 서로 연관된 정보와 특징을 공유하는 학습 방법입니다. MTL의 목적은 한 작업에서의 학습 경험이 다른 작업에도 유익하게 작용하도록 하여 전반적인 성능을 향상시키는 것입니다. 이러한 기법은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 여러 분야에서 중요한 역할을 하며, 특히 제한된 데이터로도 효율적인 결과를 낼 수 있다는 강점을 가집니다.여러 모델을 따로 학습하는 대신, 멀티태스킹 학습은 공유된 표현을 통해 더 나은 일반화 성능을 제공합니다. 예를 들어, 감정 분석과 주제 분류를 동시에 수행하는 모델은 두 작업의 정보가 서로 보완되며 성능이 향.. 2024. 10. 31.

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