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어쩌면 일지
머신러닝과 딥러닝은 현대 인공지능 분야에서 많이 언급되는 용어입니다. 이 두 용어는 데이터 분석과 패턴 인식에 관련된 기술로써, 우리 일상 생활과 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점과 실생활에서 사용되는 예시에 대해 알아보겠습니다. 1. 어디서 들어봤을까? 머신러닝과 딥러닝은 데이터 과학, 인공지능, 패턴 인식, 의료 진단, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 사용되는 용어입니다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 차이 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 결정을 내리는 모델을 만드는 기술입니다. 주로 통계적 알고리즘과 수학적 모델을 사용하여 데이터를 분석하고 예측합니다. 반면, 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 하여 데이터의 복잡한 표현과 패턴을 학습합니다. 다층 구..
1. "A Protocol for Packet Network Intercommunication" 이 논문은 인터넷의 초기 단계에서 TCP/IP 프로토콜 아키텍처를 제안하고 있습니다. 네트워크 통신에 필수적인 프로토콜과 그 동작 방식에 대해 설명하고 있으며, 전체적인 인터넷 프로토콜 스택의 개념과 구조를 소개하고 있습니다. 2. "A Delay-Tolerant Network Architecture for Challenged Internets" 이 논문은 지연에 둔감한 네트워크(Delay-Tolerant Network)의 아키텍처를 제안하고 있습니다. 이 논문은 특수한 환경에서 네트워크 연결이 불안정하거나 끊어진 상황에서도 효율적인 통신을 지원하는 방법을 다루고 있습니다. 3. "A Survey of Int..
1. "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" 이 논문은 데이터베이스의 기초적인 이론과 개념을 다루고 있습니다. 관계 모델의 개념과 이론을 제시하며, 데이터베이스 시스템의 기반이 되는 개념들을 설명하고 있습니다. 2. "The Entity-Relationship Model: Toward a Unified View of Data" 이 논문은 개체-관계 모델에 대한 개념과 이론을 다룹니다. 데이터베이스 설계에서 개체, 관계, 속성 등을 표현하는 모델링 기법에 대해 소개하고 있습니다. 3. "A Critique of ANSI SQL Isolation Levels" 이 논문은 ANSI SQL의 격리 수준에 대한 비판적인 검토를 제공합니다. 데이터베이스..
1. "Generative Adversarial Networks" - Ian J. Goodfellow 등, 2014년 이 논문은 생성적 적대 신경망(GAN)을 소개하며, 이미지 생성 및 변환 분야에서 혁신적인 결과를 이끌어냈습니다. 2. "Attention Is All You Need" - Vaswani 등, 2017년 이 논문은 트랜스포머(Transformer) 모델을 제안하며, 자연어 처리 분야에서 성능 향상과 모델의 간결성을 이루어낸 기획적인 연구입니다. 3. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" - Devlin 등, 2018년 이 논문은 양방향 전이 학습 모델인 BERT를 제안하였으며, ..