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강화 학습을 통해 에이전트가 시행착오를 통해 행동을 최적화하여 보상을 극대화하는 방법을 알아보세요. 개념, 응용 분야 및 이점을 살펴보세요!
L1, L2, 드롭아웃, 조기 종료와 같은 정규화 기술을 사용하여 과적합을 방지하고 모델 일반화 성능을 향상시키세요. 자세히 알아보기!
머신러닝에서 재현율(Recall)이 무엇인지, 왜 중요한지, AI 모델이 중요한 긍정적 인스턴스를 효과적으로 캡처하는 방법을 알아보세요.
ROC 곡선과 AUC를 사용하여 AI/ML에서 분류기 성능을 평가하고, 사기 탐지 및 의료 진단과 같은 작업에서 TPR 대 FPR을 최적화하는 방법을 알아봅니다.
Ultralytics YOLO를 사용한 실시간 추론이 자율 주행 및 보안 시스템과 같은 AI 애플리케이션을 위한 즉각적인 예측을 어떻게 가능하게 하는지 알아보세요.
로봇 프로세스 자동화(RPA)가 작업을 자동화하여 효율성을 높이고, 지능형 워크플로우를 위해 AI 및 ML을 보완하는 방법을 알아보세요.
강력한 앙상블 학습 알고리즘인 랜덤 포레스트가 분류, 회귀 및 실제 AI 애플리케이션에서 어떻게 뛰어난 성능을 발휘하는지 알아보세요.
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Reformer 모델을 만나보세요: LSH 어텐션과 가역 레이어로 긴 시퀀스에 최적화된 혁신적인 트랜스포머 아키텍처입니다.
컴퓨터 비전을 위한 CNN의 수용 영역(receptive field)이 갖는 중요성을 알아보세요. 수용 영역이 객체 감지, 분할 및 AI 최적화에 미치는 영향을 배우십시오.
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이 어떻게 AI 모델을 인간의 가치에 부합시켜 더 안전하고 스마트한 AI를 만드는지 알아보세요.
ReLU의 강력한 기능을 알아보세요. 딥러닝의 핵심 활성화 함수로서 효율적인 신경망이 AI 및 ML을 위한 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 지원합니다.
