반응형 데이터품질2 "AI 데이터의 장단점: 효율적 학습부터 개인정보 보호까지" AI 데이터는 인공지능 모델의 성능을 높이기 위한 필수 요소입니다. 대량 데이터 처리, 자동화, 정교한 분석 등의 장점과 함께 데이터 품질, 보안, 편향 문제 등의 단점도 함께 알아봅니다. "AI 데이터의 장단점: 효율적 학습부터 개인정보 보호까지"AI 데이터는 인공지능 모델을 학습시키고 성능을 평가하는 데 필수적인 요소입니다. AI 데이터의 장단점은 다음과 같습니다: > 장점 1) 대량의 데이터 처리: - 효율적 학습: AI 모델은 대량의 데이터를 학습함으로써 높은 정확도와 성능을 얻을 수 있습니다. 더 많은 데이터를 통해 모델이 더 많은 패턴과 변수를 학습할 수 있습니다. - 다양한 출처: 데이터는 인터넷, 소셜 미디어, 센서, 거래 기록 등 다양한 출처에서 수집할 수 있습니다. 다양한 출처의 데.. 2024. 7. 25. "데이터 사전 학습 비결: 초거대 AI '믿음'의 핵심 기술" 데이터 사전 학습 비결: 초거대 AI '믿음'의 핵심 기술. 이 블로그 글은 초거대 AI '믿음'의 핵심인 데이터 사전 학습에 초점을 맞추어, 조(兆) 단위 데이터를 학습하는 기술적인 과정과 데이터 품질 향상을 위한 노력에 대해 다룹니다. 데이터의 중요성과 품질 향상을 통해 어떻게 AI의 성능이 향상되는지에 대한 내용을 다룰 것입니다. "데이터 사전 학습 비결: 초거대 AI '믿음'의 핵심 기술" 최근 기술의 발전과 함께 인공지능(AI) 분야에서는 초거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 주목을 받고 있습니다. KT의 '믿음'은 이러한 LLM 중 하나로, 그 중요한 핵심은 데이터 사전 학습에 있습니다. 이번 글에서는 '믿음'이 어떻게 조(兆) 단위의 데이터를 활용하여 사전 학습.. 2023. 12. 8. 이전 1 다음 반응형
