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신경망에서의 벡터화: 초보자를 위한 가이드
인공지능은 복잡하게 들릴 수 있지만, 그 핵심은 모두 숫자에 관한 것입니다. Neural networks—현대 AI의 엔진—은 원시 텍스트를 직접 처리할 수 없습니다.
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머신러닝 ‘Advent Calendar’ 23일차: Excel에서 CNN
텍스트용 단계별 1D CNN을 Excel로 구축했으며, 모든 filter, weight, decision이 완전히 보입니다. 포스트 The Machine Learning “Advent Calendar” Day 2...
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활성화 함수: 단순한 곡선이 신경망에 힘을 실어주는 방법
활성화 함수 – 신경망의 기본 구성 요소 이전 기사에서 우리는 sequence‑to‑sequence 모델을 간략히 다루었습니다 https://dev.to/rijultp/seque...
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위대한 AI 융합: 2026년 PyTorch vs. TensorFlow
PyTorch vs. TensorFlow – 워크플로우에 맞는 선택은? 출처: PyTorch vs. TensorFlow Enterprise Guide https://www.netcomlearning.com/blog/pytorch-vs-tensor...
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Generative AI: 기술의 미래를 변화시키다
Generative AI 이해하기 Generative AI는 머신러닝 모델, 특히 딥러닝 기술을 사용하여 기존 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성합니다.
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절대 초보자를 위한 신경망
소개 만약 기계가 얼굴을 인식하고, 언어를 번역하며, 심지어 예술을 생성하는 방법에 대해 궁금해 본 적이 있다면, 그 비밀은 종종 neural networks입니다. Do...
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Transformers는 죽었다. 구글이 그들을 없앴고 – 그 뒤 침묵했다
번역하려는 텍스트를 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.
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Neuro‑Symbolic AI: 인공지능의 “성배”
Neuro‑Symbolic AI란 무엇인가? 전통적인 AI는 두 가지 주요 접근 방식으로 나눌 수 있다: Neural Networks Sub‑symbolic AI - 패턴 인식, 지각에 뛰어남…
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그림으로 보는 트랜스포머
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?
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게으름의 기하학: 각도가 AI 환각에 대해 밝히는 것
앞으로 실패하는 이야기, 시각화할 수 없는 구체들, 그리고 때때로 수학이 우리보다 먼저 알게 되는 이유. 포스트 The Geometry of Laziness: What Angles...
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시퀀스 학습을 위한 순환 신경망에 대한 비판적 검토
매일 우리의 휴대폰과 앱은 순서대로 오는 것들을 처리합니다 — 채팅의 단어들, 노래의 음표들, 비디오의 프레임들 — 그리고 그것들은 특별한 관리가 필요합니다. 이러한 패턴...