이를 해결하기 위해 머신러닝에서는 ‘개’라는 정답과 함께 개의 이미지를 제공해주고 ‘고양이’라는 정답과 함께 고양이의 이미지를 대량으로 제공해줍니다. 이 이미지들이 빅데이터 역할을 하며 컴퓨터가 알아서 이미지 속에서 개와 고양이의 특징을 학습하도록 하는 방식입

그림 5의 왼쪽 벤 다이어그램은 2천만 개의 상품이 포함되어 있는 뷰티 카테고리의 실험 결과를 보여주고 있습니다. 이미지와 텍스트 임베딩 방식은 둘 다 ES 기준 방식에 비해 추가적인 매치를 탐지하였습니다. 이미지 임베딩으로 찾은 참 양성(TP) 매치는 기준 방식에서

번호판 숫자 인식하기)예측: 방대한 양의 정제된 데이터를 활용하면 다음에 올 값과 상황을 예측할 수 있습니다. (ex. 사용자가&nbs