일반적인
퓨샷 학습 설명: 최소한의 데이터로 AI 혁신
FSL(Few-Shot Learning)은 모델이 학습하고 몇 가지 예시로부터 정확한 출력을 생성할 수 있도록 하여 기계 학습(ML)을 혁신하고 있습니다.
더 읽어보기제로샷 학습 설명: 라벨 없는 머신러닝의 미래
제로샷 학습(ZSL)은 모델이 이전에 접한 적이 없는 개념에 대한 결과를 분류하거나 예측할 수 있도록 하여 기계 학습(ML)을 혁신하고 있습니다.
더 읽어보기배깅을 통해 강력한 AI 모델 구축: 기술, 이점 및 애플리케이션
배깅은 예측 모델의 일관성을 향상시키는 앙상블 기계 학습(ML) 기술입니다. 이 가이드에서는 배깅의 작동 방식과 장점에 대해 설명합니다.
더 읽어보기가치를 향한 길: AI의 ROI 측정 가이드
AI 파일럿과 실험은 필요하지만 ROI(투자 수익)를 평가하는 효과적인 방법이 없으면 우선 순위를 알리거나 투자를 안내하지 않습니다. 처럼…
더 읽어보기훌륭한 OKR을 작성하는 방법
OKR(목표 및 핵심 결과)은 개인과 팀이 목표를 달성하는 데 도움을 주기 위해 비즈니스에서 사용되는 텍스트 프레임워크입니다. OKR은 핵심 목표를 설명합니다.
더 읽어보기책임 있는 AI의 진화: 투명성과 사용자 대행사
책임 있는 AI는 비즈니스 이타주의가 아닙니다. 그것은 사업 전략이다. AI가 점점 더 복잡한 작업을 수행하고, 의사 결정을 주도하고, 고객 및 직원과 직접 인터페이스함에 따라…
더 읽어보기AI를 활용한 초개인화 고객지원 시대
Gen AI가 이미 CX 팀에 새로운 효율성을 제공했다면, 에이전트적이고 자율적인 AI는 고객에게 새로운 맞춤형 경험을 제공할 것입니다.
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더 읽어보기KNN(K-Nearest Neighbors): 정의 및 기계 학습에서 사용되는 방법
KNN(K-최근접 이웃)은 기계 학습(ML)의 기본 기술입니다. 이 가이드는 KNN, 작동 방식 및 애플리케이션을 이해하는 데 도움이 됩니다.
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