인공지능 알고리즘의 기본 원리
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인공지능 알고리즘의 기초 원리를 설명하며, 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 다룹니다.
인공지능의 데이터 기반 최적화 방법을 설명하고, 머신러닝의 역할을 강조합니다.
인공지능이 이미지를 인식하는 과정과 이를 위한 데이터 처리 방법을 설명합니다.
소프트맥스 함수의 정의와 확률 변환 방식에 대해 설명하며, 모델의 출력 결과를 다룹니다.
인공지능 모델이 새로운 데이터에 대해 잘 작동하는지의 중요성을 다룹니다.
오버피팅의 개념과 이를 해결하기 위한 다양한 방법들을 소개합니다.
데이터 증강 기법의 중요성과 이를 통해 모델 성능을 향상시키는 방법을 설명합니다.
적대적 학습의 개념과 이를 통해 모델의 강건성을 높이는 방법을 소개합니다.
여러 모델을 결합하여 성능을 향상시키는 앙상블 학습 기법을 설명합니다.
메타러닝의 개념과 학습 방법을 배우는 방식에 대해 설명합니다.
