전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 인공지능이 장애를 가진 사람을 돕는 방법 인공지능은 컴퓨터 작업의 진화된 형태로서, 시각적이고 음성적인 인식, 의사 결정 및 기타 중요한 일상 업무를 수행할 수 있습니다. 이 기술은 로봇과 현대적인 기술뿐만 아니라, 장애를 가진 사람들에게도 편의를 제공합니다. 인공지능은 장애인의 의사소통, 접근성 및 독립적인 생활에 큰 기여를 합니다. 이를테면, 시각 장애가 있는 사람들에게는 인공지능 어시스턴트 같은 기술이 요리법을 탐구하거나 노래를 연주하는 등의 유용하고 편리한 방법을 제공할 수 있습니다. 커뮤니케이션 증가 인공지능 기술의 발전으로 인해 알렉사, 에코, 시리 등과 같은 음성 지원 AI 기술이 일상적인 집안일부터 음성 결제까지 지원하는 주요 통신 개선 사항 중 하나이며, 이러한 발전은 스마트 기기와의 소통을 자랑하며 시각, 청각 장애가 있는 사.. 머신러닝 라이프 사이클 (3) 지난 글에 이어서 머신 러닝 개발 라이프 사이클의 3,4,5 단계인 모델 개발, 배포, 모니터링 및 최적화에 대해 알아보겠습니다. 모델 개발(Model Development) 데이터가 준비되면 모델을 개발할 차례입니다. 모델 준비는 기계 학습 라이프 사이클의 핵심이며, 다음과 같은 세 가지 단계를 거치게 됩니다. 모델 선택 및 평가 수행 첫 번째 단계는 개발에 사용할 모델 유형을 선택하는 것입니다. 데이터 과학자들은 일반적으로 어떤 모형이 더 잘 작동하는지 확인하기 위해 여러 모형을 적합시키고 검정합니다. 일반적으로 데이터 유형과 정확도가 가장 높은 데이터 유형에 따라 모형(분류 모형, 회귀 모형 등)을 선택합니다. 모델 교육 이 단계에서는 데이터 과학자들이 모형을 사용하여 실험을 시작합니다. 데이터를 .. 머신러닝 라이프 사이클 (2) 머신 러닝 개발 라이프사이클의 5단계 중 앞선 두 단계인 계획과 데이터 준비에 대해 알아보겠습니다. 계획(Planning) 모든 모델 개발 시작은 해결하고자 하는 문제를 정의함으로써 세부 계획으로 시작해야 합니다. 모델 구축은 리소스 집약적인 프로세스이기 때문에, 더 쉬운 방법으로 해결할 수 있는 문제에 대해 시간과 비용을 들이는 것이 비효율적입니다. 우선 고객 전환율이 낮거나 부정행위가 많다는 등 해결하고자 하는 문제를 명확하게 정의하는 것이 첫 번째 단계입니다. 다음으로는 문제를 해결함으로써 달성하고자 하는 목표를 정하는 것입니다. 예를 들어, 가능한 목표에는 고객 전환율을 개선하거나 부정행위의 양을 줄이는 것이 포함될 수 있습니다. 마지막으로, 성공을 확인하기 위한 측정 기준을 설정합니다. 성공적인.. 이전 1 ··· 71 72 73 74 75 76 77 ··· 97 다음