AutoML AutoML은 인공지능 모델의 개발과 훈련을 자동화하는 기술입니다. 최근에는 AutoML 기술이 발전하여 더욱 쉽고 효율적인 방식으로 모델을 생성하고 최적화할 수 있게 되었습니다.
GAN (Generative Adversarial Networks) GAN은 생성 모델링의 대표적인 알고리즘으로, 경쟁하는 두 신경망을 이용하여 새로운 이미지, 비디오, 음악 등을 생성하는 방법입니다. 최근에는 GAN의 발전으로 더욱 고품질의 이미지 생성이 가능해졌습니다.
Self-supervised Learning Self-supervised Learning은 레이블이 없는 데이터를 이용하여 자동으로 학습하는 방법입니다. 최근에는 Self-supervised Learning을 이용하여 이미지나 텍스트 데이터의 분류, 생성, 번역 등에 활용되고 있습니다.
Transformer Architecture Transformer Architecture은 주로 자연어 처리 분야에서 사용되는 신경망 구조입니다. 최근에는 Transformer Architecture가 이미지와 동영상 등의 분야에서도 활용되고 있으며, 높은 성능을 보이고 있습니다.
Federated Learning Federated Learning은 분산된 장치에서 학습한 모델을 통합하는 방법입니다. 이를 통해 데이터를 보호하면서도 분산된 환경에서 공동 학습을 할 수 있습니다. 최근에는 IoT 디바이스나 스마트폰 등의 분산된 환경에서 활용되고 있습니다.
Attention Mechanism Attention Mechanism은 인공지능 모델에서 중요한 정보에 집중하여 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 이를 통해 모델의 정확도를 높이고, 자연어 처리 분야에서는 기계 번역, 문서 요약, 질의응답 등에서 활용됩니다.
Few-shot Learning Few-shot Learning은 작은 데이터셋에서 높은 정확도를 보이는 기술입니다. 이를 통해 데이터셋이 적은 문제에서도 모델을 더욱 효과적으로 학습시킬 수 있습니다.
Explainable AI (XAI) Explainable AI는 인공지능 모델의 의사결정 과정을 투명하게 설명하는 기술입니다. 이를 통해 모델의 신뢰성을 높이고, 모델이 내린 결정에 대한 설명과 근거를 제공할 수 있습니다.
Meta-Learning Meta-Learning은 학습된 모델을 이용하여 새로운 태스크를 더욱 빠르게 학습하는 기술입니다. 이를 통해 기존 모델에서 파생된 새로운 모델을 더욱 빠르게 학습시킬 수 있습니다.
Continual Learning Continual Learning은 학습된 모델에 새로운 데이터를 지속적으로 추가하여 학습하는 기술입니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터를 빠르게 학습하고, 기존 데이터에 대한 지식을 유지할 수 있습니다.