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"딥러닝"
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국내 연구진이 AI 모델의 강건성을 높이는 데이터 증강 기법의 정확한 향상 조건을 수학적으로 증명했다.
데이터 증강은 AI 모델이 다양한 환경에서 안정적인 성능을 유지하도록 돕는 데 사용된다.
이번 연구는 자율주행차, 의료 AI 등 신뢰성이 높은 AI 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
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IoT 환경에 특화된 새로운 포렌식 프레임워크가 개발되어 사이버 공격 분석 시간을 75% 이상 단축했다.
딥러닝 기반의 이 시스템은 연결된 센서, 장치, 기계에 대한 사이버 공격 탐지 및 재구성에 있어 이전 방식보다 우수한 성능을 제공한다.
연구진에 따르면 이 시스템은 약 98%의 정확도를 달성하여 IoT 보안 강화에 기여할 것으로 기대된다.
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Andrew Ng는 딥러닝 모델 훈련에 GPU를 활용하고 Google Brain과 Baidu AI 그룹 구축에 기여했다.
그는 Landing AI를 통해 제조업체의 컴퓨터 비전 기반 시각 검사를 개선하는 플랫폼을 구축했다.
AI 분야의 다음 큰 변화는 더 작은 데이터셋으로 더 나은 결과를 얻는 것이라고 강조한다.
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