ㅁ 추적 및 재현성 ㅇ 정의: 실험 추적 및 재현성은 AI 모델 개발 과정에서 실험 데이터를 체계적으로 기록하고, 동일한 조건에서 다시 실행하여 결과를 재현할 수 있도록 하는 과정을 의미한다. ㅇ 특징: – 실험 과정, 파라미터, 결과 등을 체계적으로 관리. – 실험 간 비교와 분석을 용이하게 함. – 팀 협업 시 실험 기록 공유 가능. ㅇ
ㅁ 추적 및 재현성 ㅇ 정의: 데이터 과학 및 머신러닝 실험에서 실험 파라미터, 결과, 코드 버전 등을 체계적으로 기록하여 실험 과정을 추적하고 재현 가능하도록 하는 활동. ㅇ 특징: – 실험 기록을 자동화하여 시간과 노력을 절약. – 협업 환경에서 실험 데이터를 공유하고 분석 가능. – 실험의 재현성을 보장하여 신뢰성을 높임. ㅇ 적합한 경우: – 여러 실험을
ㅁ DNN 및 최신 모델 ㅇ 정의: – DNN(Deep Neural Network)은 다층의 신경망 구조를 가진 모델로, 비선형 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있음. – 최신 모델은 DNN의 한계를 극복하거나 특정 문제를 해결하기 위해 개발된 모델들로, Vision Transformer(ViT) 등이 포함됨. ㅇ 특징: – 높은 계산 비용과 대규모 데이터가 필요함. – 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 음성 등)에
ㅁ DNN 및 최신 모델 ㅇ 정의: 딥러닝 모델과 최신 모델을 설계, 구현, 최적화하는 과정 및 관련 기술. ㅇ 특징: 다양한 모델 구조와 학습 방법론을 포함하며, 효율성과 성능 최적화를 목표로 함. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터셋을 처리하거나 복잡한 문제를 해결할 때 사용. ㅇ 시험 함정: 모델 구조와 학습 방법론의 차이를 혼동하거나 특정 기술의 적용 조건을
ㅁ DNN 및 최신 모델 ㅇ 정의: 심층 신경망(DNN) 구조에서 발생하는 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 잔차 학습(residual learning)을 도입한 모델. ㅇ 특징: – 깊은 네트워크에서도 성능 저하 없이 학습 가능. – 잔차 블록(residual block)을 사용하여 입력과 출력을 연결. – 이미지 분류, 물체 인식 등 다양한 비전 작업에 널리 사용. ㅇ 적합한 경우: – 매우
ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링을 자동화하거나 반자동화하여 비용과 시간을 절약하기 위한 방법 및 도구를 포함하는 기술. ㅇ 특징: – 다양한 라벨링 기법을 통해 데이터의 품질을 높임. – 대규모 데이터셋을 처리할 때 효율적. – 전문가의 개입을 최소화하면서도 높은 정확도를 유지할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 대량의 비구조화 데이터를 처리해야 할 때. –
ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링 과정에서 사용되는 도구와 기법들을 의미하며, 효율적이고 정확한 라벨링을 지원하기 위해 설계됨. ㅇ 특징: – 다양한 데이터 유형(이미지, 텍스트, 오디오 등)에 대한 라벨링 지원 – 협업 기능 및 작업 관리 도구 포함 – 자동화 라벨링 및 AI 모델 활용 가능 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋의 라벨링이 필요한
ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링에 사용되는 다양한 도구와 기법을 포괄하는 개념으로, 데이터를 정제하고 정렬하여 학습에 적합한 형태로 만드는 데 중점을 둔다. ㅇ 특징: 자동화된 도구와 수동 라벨링 기법을 혼합하여 정확성과 효율성을 높이는 것이 일반적이다. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터셋을 처리하거나 복잡한 라벨링 작업이 필요한 경우. ㅇ 시험 함정: 특정 도구나 기법의 장단점을
ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링을 수행하기 위한 도구 및 기법으로, 다양한 데이터 유형에 대해 정확하고 효율적인 라벨링을 지원하는 기술 및 플랫폼을 의미한다. ㅇ 특징: – 대규모 데이터셋 처리에 적합한 자동화된 라벨링 기능 제공. – 품질 관리와 검증을 위한 워크플로우 포함. – 사용자 친화적인 인터페이스와 API 지원. ㅇ 적합한 경우: – 머신러닝 모델
ㅁ 도구 및 기법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링을 수행하기 위한 다양한 도구와 기법을 포함하며, 데이터의 품질을 높이고 라벨링 과정을 효율화하는 데 초점을 맞춤. ㅇ 특징: – 다양한 데이터 유형(이미지, 텍스트, 오디오 등)을 지원. – 사용자 친화적인 인터페이스 제공. – 협업 기능 및 버전 관리 지원. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋 라벨링이 필요한 경우. –