1. 다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.
“특징 추출의 목표는 __을 줄이고, __를 제거하며, 데이터의 가장 변별력 있는 측면을 강조하여 후속 분석 또는 머신 러닝 작업을 용이하게 하는 것”
하나를 선택하세요.
- 차원, 노이즈
- 컴퓨터용량, 오류
- 뉴럴 스타일 전송
- 패턴인식
나머지들이 너무 아니라.... 1번
다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어는 "차원, 노이즈"입니다.
문장을 완성하면:
"특징 추출의 목표는 차원을 줄이고, 노이즈를 제거하며, 데이터의 가장 변별력 있는 측면을 강조하여 후속 분석 또는 머신 러닝 작업을 용이하게 하는 것"
특징 추출은 데이터의 복잡성과 불필요한 정보를 줄여서 효과적인 머신러닝을 가능하게 만드는 과정입니다.
2. 다음 중 틀린것을 고르시오.
트렌스포머 네트워크 응용이 아닌것은?
하나를 선택하세요.
- 이미지캡션
- 자동화된 보고
- 교육용 콘텐츠
- 의료해부
의료 해부에 들어가나...? 해부는 텍스트가 아니니까...?
트렌스포머 네트워크는 주로 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전 작업에 활용되는 기술입니다. 이를 고려할 때, 제시된 옵션 중에서 트렌스포머 네트워크 응용이 아닌 것을 선택해야 합니다.
- 이미지캡션 - 트렌스포머 네트워크는 이미지 캡셔닝에 사용될 수 있습니다. 이미지의 내용을 분석하여 자연어 설명을 생성하는 작업입니다.
- 자동화된 보고 - 텍스트 기반 데이터를 기반으로 보고서를 자동 생성하는 데 트렌스포머 네트워크를 사용할 수 있습니다.
- 교육용 콘텐츠 - 교육용 콘텐츠 생성은 트렌스포머 네트워크를 활용할 수 있으나, 주로 교육적 텍스트 생성이나 어댑티브 러닝 시스템에 사용됩니다.
- 의료해부 - 이것은 주로 생물학적 해부학 및 의학적 절차에 관련된 실질적인 해부학적 지식을 필요로 하는 영역입니다. 이는 트렌스포머 네트워크의 전형적인 응용 범위와는 다소 거리가 있습니다.
위의 설명을 기준으로 볼 때, "의료해부"가 트렌스포머 네트워크 응용이 아닌 것으로 가장 적절합니다.
3. 다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.
“고정 크기 임베딩 벡터를 ____또는 _____이라고 함”
하나를 선택하세요.
- 코드, 키
- 식별자, 토근
- 임베딩, 잠재 표현
- 표현, 특징
latent vector(space)라고도 하죠!
그러니까 3번
다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어는 "임베딩, 잠재 표현"입니다.
문장을 완성하면:
“고정 크기 임베딩 벡터를 임베딩 또는 잠재 표현이라고 함”
임베딩 벡터는 고정된 크기의 벡터로서 데이터를 수치적으로 표현한 것으로, 잠재 표현(latent representation)이라고도 합니다. 이러한 벡터 표현은 단어, 이미지, 문서 등 다양한 데이터를 수치적으로 나타내는 데 사용됩니다.
4. 다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.
“Hugging Face는 트랜스포머 모델을 포함한 딥 러닝 모델을 업로드하고 공유하는 대규모 커뮤니티이며, 이 프레임워크는 ___와 _____를 모두 지원하므로 AI 프로젝트를 더 빠르게 개발할 수 있음”
하나를 선택하세요.
- 파이토치, 텐서플로
- 파이썬, 자바
- 자바, C++
- 텐서플로, 케라스
인공지능의 워크플로우에는 파이토치와 텐서플로우가 있죠!
다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어는 "파이토치, 텐서플로"입니다.
문장을 완성하면:
“Hugging Face는 트랜스포머 모델을 포함한 딥 러닝 모델을 업로드하고 공유하는 대규모 커뮤니티이며, 이 프레임워크는 파이토치와 텐서플로를 모두 지원하므로 AI 프로젝트를 더 빠르게 개발할 수 있음”
Hugging Face는 다양한 딥러닝 프레임워크를 지원하여 AI 개발자들이 자신에게 익숙한 환경에서 프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있도록 돕습니다.
5. 다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.
“이미지 캡션은 이미지에 대한 설명이 포함된 ____을 자동으로 생성하는 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 작업”
하나를 선택하세요.
- 그래픽
- 텍스트 캡션
- 코드
- 사진
이미지 캡션은 텍스트를 생성하니까! 2번!
다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어는 "텍스트 캡션"입니다.
문장을 완성하면:
“이미지 캡션은 이미지에 대한 설명이 포함된 텍스트 캡션을 자동으로 생성하는 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 작업”
이미지 캡션은 이미지의 내용을 이해하고 이를 설명하는 텍스트를 자동으로 생성하는 작업입니다. 컴퓨터 비전과 자연어 처리가 결합된 이 분야는 이미지 이해 및 언어 생성 기술을 함께 사용합니다.
'인공지능 > 공부' 카테고리의 다른 글
인공지능과 빅데이터 12주차 - 선형회귀 모델링, 학습, python 실습 (0) | 2024.05.13 |
---|---|
인공지능과 빅데이터 11주차 - 딥러닝 작업 환경 만들기, 기본 코드 실행하기 (0) | 2024.05.13 |
생성형 인공지능 10주차 5차시 - 네트웍 응용 (0) | 2024.05.12 |
생성형 인공지능 10주차 4차시 - 영상 주석 생성 2 (0) | 2024.05.12 |
생성형 인공지능 10주차 3차시 - 영상 주석 생성 1 (0) | 2024.05.11 |