반응형 분류 전체보기345 158. LLM vs 전통적 머신러닝: 차이점과 장단점 LLM vs 전통적 머신러닝: 차이점과 장단점 1. 서론인공지능(AI)와 머신러닝(ML)은 현대 기술의 발전을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 특히, 대형 언어 모델(LLM)과 전통적 머신러닝은 다양한 산업과 연구 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이번 글에서는 이 두 접근 방식의 차이점과 장단점을 분석하여 각각의 특성과 응용 사례를 깊이 있게 이해해 보겠습니다.1.1 LLM과 전통적 머신러닝의 중요성 소개대형 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해와 생성을 가능하게 하기 때문입니다. 대표적인 예로, OpenAI의 GPT-3 모델은 다양한 언어 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며,.. 2024. 7. 5. 04. CSS 선택자와 기본 스타일링 학습 | 웹 개발 기초 CSS 선택자와 기본 스타일링 학습: 웹 개발 기초 01. 서론1) CSS란 무엇인가?CSS(캐스케이딩 스타일 시트)는 HTML 요소의 스타일을 정의하는 언어입니다. CSS는 HTML 문서의 외관을 제어하여 웹 페이지를 더욱 아름답고 사용자 친화적으로 만듭니다. 이를 통해 개발자는 HTML 문서의 구조와 스타일을 분리하여 유지보수를 용이하게 할 수 있습니다.예시 코드 CSS로 스타일링된 제목 이 문장은 기본 스타일링입니다. 2) CSS 선택자와 기본 스타일링의 중요성CSS 선택자는 특정 HTML 요소를 선택하여 스타일을 적용하는 데 사용됩니다. 이를 통해 웹 페이지의 디자인과 레이아웃을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 기본 스타일링은 텍스트 색상, 배경색, 여백, 테두리 등 웹 페이지의 .. 2024. 7. 4. 157. 클로드 3.5 소네트: 코딩과 시각적 추론의 진화 클로드 3.5 소네트: 차세대 AI 모델의 혁신 01. 서론1) 클로드 3.5 소네트의 출시 배경2024년 6월, AI 기술을 선도하는 앤트로픽은 클로드 3.5 소네트를 공식 출시했습니다. 이번 출시의 주된 목적은 AI 모델의 성능을 획기적으로 향상시키고 사용자 경험을 대폭 개선하는 데 있었습니다. 클로드 3.5 소네트는 특히 코딩 능력과 시각적 추론 작업에서 높은 성과를 보이며, 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다. 클로드 3.5 소네트의 개발은 AI 기술의 지속적인 발전과 사용자 요구의 변화에 대한 응답으로 이루어졌습니다. 앤트로픽은 사용자 피드백을 바탕으로 모델의 성능을 지속적으로 개선하고, 보다 효율적인 AI 도구를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 배경에서 탄.. 2024. 7. 4. 03. HTML 시맨틱 태그 학습 : 웹 페이지 구조와 의미를 명확하게 | 웹 개발 기초 01. 서론1) HTML 시맨틱 태그란?HTML 시맨틱 태그는 웹 페이지의 구조와 내용을 명확하게 설명하기 위해 사용되는 태그입니다. 시맨틱 태그는 요소의 목적과 역할을 명확히 하여, 브라우저와 검색 엔진, 그리고 개발자가 콘텐츠를 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다.HTML5에서 도입된 주요 시맨틱 태그에는 기사 제목 이것은 독립적인 기사입니다. 3) 코드 가독성 향상시맨틱 태그를 사용하면 코드의 가독성이 크게 향상됩니다. 개발자들이 문서의 구조를 더 쉽게 이해하고 유지보수할 수 있습니다. 예를 들어, 내 웹 페이지 홈 .. 2024. 7. 3. 이전 1 ··· 43 44 45 46 47 48 49 ··· 87 다음 반응형
