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머신러닝은 컴퓨터가 특별한 프로그래밍 없이도 학습하고 예측할 수 있도록 하는 알고리즘과 통계 모델의 개발을 우선시하는 인공지능 분야입니다. 따라서 데이터를 통해 반복적으로 학습하면 컴퓨터 시스템이 패턴을 발견하고, 데이터를 이해하고, 특정 작업에서 성능을 향상하도록 가르칠 수 있습니다.
인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 활동을 생각하고 이해하고 수행하도록 구성된 컴퓨터에서 인간의 지능을 모방한 것입니다. 인공 지능 시스템은 문제 해결, 추론, 학습, 인식 및 언어 이해와 같은 인간 지적 프로세스의 여러 부분을 모방하는 것으로 생각됩니다.
인공지능
기술 주변기기 일체 포함 ML과 AI의 차이점 설명: 종합 가이드

ML과 AI의 차이점 설명: 종합 가이드

Sep 21, 2023 pm 04:57 PM
일체 포함 ml

ML과 AI의 차이점 설명: 종합 가이드

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 때때로 상호 교환 가능한 것으로 간주되지만 개념은 서로 관련되어 있지만 실제로는 본질적으로 다릅니다. 가장 기본적인 관점에서 볼 때, 인공지능은 인간이 생각하는 방식을 시뮬레이션하고 분석, 추론, 학습 등 복잡한 작업을 완료할 수 있는 컴퓨터 소프트웨어의 한 유형입니다. 머신 러닝은 데이터에 대해 훈련된 알고리즘을 사용하여 이러한 복잡한 작업을 수행할 수 있는 모델을 만드는 인공 지능의 하위 분야입니다. 현재 대부분의 인공지능은 머신러닝을 통해 구현되기 때문에 두 용어를 같은 의미로 사용하는 경우가 많습니다. 그러나 인공지능은 인간의 인지 능력을 시뮬레이션하기 위해 컴퓨터 소프트웨어와 시스템을 사용하는 것을 가리키는 광범위한 개념입니다. 머신러닝은 인공지능의 구체적인 방법이다. 그렇다면 ML과 AI의 차이점은 무엇일까요?

머신러닝이란 무엇입니까

머신러닝은 컴퓨터가 특별한 프로그래밍 없이도 학습하고 예측할 수 있도록 하는 알고리즘과 통계 모델의 개발을 우선시하는 인공지능 분야입니다. 따라서 데이터를 통해 반복적으로 학습하면 컴퓨터 시스템이 패턴을 발견하고, 데이터를 이해하고, 특정 작업에서 성능을 향상하도록 가르칠 수 있습니다.

따라서 이전에 알려지지 않은 새로운 데이터가 제공되면 기계 학습 알고리즘은 훈련 데이터를 사용하여 패턴, 상관 관계 및 통찰력을 발견한 다음 이 데이터를 사용하여 예측 또는 선택을 합니다. 자연어 처리, 이미지 및 오디오 인식, 추천 시스템, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 예측 및 솔루션의 이점을 누릴 수 있습니다.

인공지능이란 무엇입니까

인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 활동을 생각하고 이해하고 수행하도록 구성된 컴퓨터에서 인간의 지능을 모방한 것입니다. 인공 지능 시스템은 문제 해결, 추론, 학습, 인식 및 언어 이해와 같은 인간 지적 프로세스의 여러 부분을 모방하는 것으로 생각됩니다.

인공지능과 머신러닝의 주요 차이점

인공지능

1956년에 "인공지능"이라는 용어는 최초의 인공지능 컨퍼런스를 조직하기도 했던 John McCarthy에 의해 처음 사용되었습니다.
  • AI는 인공지능을 의미합니다. 지능은 지식을 이해하고 적용하는 능력으로 설명됩니다.
  • AI는 ML과 DL을 구성 요소로 포함하는 광범위한 제품군입니다.
  • 동기는 완벽보다는 번영의 가능성을 높이는 것입니다.
  • 인공 지능은 다음과 같은 능력을 개발하는 데 중점을 둡니다. 복합적으로 작동하는 다양한 지능형 시스템을 수행합니다
  • 컴퓨터 프로그램으로 지능적인 작업을 수행합니다
  • 자연 지능을 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 것이 목표입니다
  • 인공 지능은 다양한 응용 분야를 가지고 있으며 이를 모방하는 시스템으로 진화하고 있습니다. 인간의 문제 해결
  • 인공 지능은 지혜를 가져옵니다
  • 머신 러닝

머신 러닝이라는 용어는 1952년 인공 지능과 컴퓨터 게임 분야의 식민지 개척자인 IBM 컴퓨터 과학자 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 처음 사용했습니다
  • ML 기계 학습의 약자, 전문 지식이나 기술의 증가로 설명됨
  • 기계 학습은 인공 지능의 한 분야입니다.
  • 성공보다는 정확성 향상에 중점을 둡니다.
  • 기계 학습은 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 데 전념합니다.
  • 작업 시스템 기계는 데이터를 가져와서 데이터에서 학습합니다.
  • 동기는 특정 작업에 대한 데이터에서 지식을 얻어 성능을 향상시키는 것입니다.
  • 기계 학습의 범위는 제한되어 있습니다.
  • 기계 학습에는 자가 학습 생성이 포함됩니다. 알고리즘
  • 기계 마스터하는 방법 배우기

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7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. 대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

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