데이터 부족
데이터 부족은 머신러닝 모델 학습이나 종합적인 분석에 충분한 데이터가 없어 정확한 AI 시스템 개발을 저해하는 현상입니다. 데이터 부족의 원인, 영향, 그리고 AI 및 자동화에서 이를 극복하는 기술을 알아보세요....
6 분 읽기
AI
Data Scarcity
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Synthetic Data
모델 붕괴
모델 붕괴는 인공지능에서 훈련된 모델이 시간이 지나면서 특히 합성 데이터나 AI가 생성한 데이터에 의존할 때 성능이 저하되는 현상입니다. 이로 인해 출력 다양성이 감소하고, 안전한 답변이 많아지며, 창의적이거나 독창적인 콘텐츠를 생성하는 능력이 저하됩니다....
3 분 읽기
AI
Model Collapse
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합성 데이터
합성 데이터는 실제 데이터를 모방하여 인위적으로 생성된 정보입니다. 알고리즘과 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 실제 데이터를 대체하거나 보완하기 위해 만들어집니다. AI에서 합성 데이터는 기계 학습 모델의 학습, 테스트, 검증에 매우 중요합니다....
2 분 읽기
Synthetic Data
AI
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