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규칙 기반 학습과 추론 인공지능(AI) 분야에서는 다양한 접근법을 통해 데이터를 분석하고 문제를 해결하는 기술들이 발전하고 있습니다. 그 중에서도 ‘규칙 기반 학습과 추론’은 초기 AI 연구에서 널리 사용된 방식으로, 명확한 규칙과 논리를 기반으로 데이터를 분석하고 결론을 도출하는 방법입니다. 오늘은 규칙 기반 학습과 추론의 정의와 예시를 통해 그 개념과 활용에 대해 살펴보겠습니다.목 차1. 규칙 기반 학습과 추론의 정의2. 규칙 기반 학습과 추론의 예제 1. 규칙 기반 학습과 추론의 정의규칙 기반 학습과 추론은 말 그대로 "규칙"을 통해 학습하고 추론하는 방식입니다. 이 접근법은 사람이 정의한 명시적 규칙과 논리를 이용해 데이터를 분석하고 처리하는 것이 특징입니다. 즉, 사전에 정의된 규칙들을 기반으로 문제를 해결하거나 예측.. 2024. 9. 21.
인공지능이란 사물인터넷 기술을 블로그로 작성하다가 엣지 컴퓨팅 차례에서 엣지컴퓨팅 플랫폼의 역할중 AI(인공지능) 작업 수행에 대하여 기술한 바 있습니다.사물인터넷의 원활한 서비스도 인공지능 기술이 뒷받침되야 한다고 알게 되었고 사물인터넷에 이어 인공지능 분야에 대하여포스팅 필요로 금일 이후 작성코져 합니다. 목 차1. 인공지능의 정의2. 인공지능 기술을 만드는 방법3. 왜 인공지능 기술을 사용해야 하나?4. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 상관관계 1. 인공지능의 정의인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 컴퓨터 시스템이 모방할 수 있게 하는 기술을 의미합니다. AI는 컴퓨터가 인간처럼 사고하고, 학습하고, 결정을 내릴 수 있도록 설계된 알고리즘과 모델을.. 2024. 9. 20.
구글 Coral의 엣지 컴퓨팅 플랫폼에서의 역할과 활용 사례 구글 코랄(Coral)은 엣지 컴퓨팅 환경에서 인공지능 모델을 효율적으로 실행하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공하는 구글의 오픈 소스 프로젝트입니다.오늘은 구글 Coral 제품의 엣지 컴퓨팅 플랫폼에서의 역할과활용사례에대해 알아보겠습니다.목 차1. 구글 Coral의 엣지 컴퓨팅에서의 역할2. 활용 사례 1. 구글 Coral의 엣지 컴퓨팅에서의 역할 구글 코랄은 엣지 컴퓨팅 환경에서 다음과 같은 역할을 수행합니다. ▶하드웨어 가속: 코랄은 특수 설계된 TPU(Tensor Processing Unit) 코프로세서를 제공하여 엣지 디바이스에서 머신러닝 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 실시간으로 이미지 분류, 객체 감지, 음성 인식 등 다양한 AI 작업을 수행할 수.. 2024. 9. 2.
엣지컴퓨팅 플랫폼의 구성요소와 역할 엣지컴퓨팅의 구성요소중 엣지컴퓨팅 플랫폼은 엣지서버와 엣지 게이트웨이로 구성되어 있다.엣지 서버와 엣지 게이트웨이의 역할을 알아보겠습니다.또한 엣지컴퓨팅 플랫폼과 클라우드, 엣지 장치와의 네트워크인프라의 역할도 같이 알아봅니다.목 차1. 엣지 서버의 역할2. 엣지 게이트웨이의 역할3. 네트워크 인프라 역할 1. 엣지 서버의 역할엣지 서버는 엣지 네트워크 내에서 중간 수준의 데이터 처리를 담당하는 컴퓨팅 리소스입니다. 엣지 서버는 데이터의 처리 능력이 엣지 장치보다 크고, 클라우드나 중앙 서버보다는 작습니다. 엣지 서버는 주로 다음과 같은 기능을 합니다. ‣ 중간 데이터 처리: 엣지 장치에서 처리하기엔 복잡하고 클라우드로 보내기엔 시간 소모가 큰 데이터를 처리합니다.‣ 데이터 스토리지: 임시 데이터 저장.. 2024. 8. 26.

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