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음성인식 기술,양자 컴퓨팅,딥 러닝의 문제점과 해결방안
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 음성인식 기술, 양자 컴퓨팅, 딥 러닝의 문제점과 해결방안에 대해 설명드리겠습니다. 음성인식 기술의 문제점 중 하나는 환경 소음이나 사람의 발음 차이로 인해 정확성이 저하될 수 있다는 것입니다. 이를 해결하기 위해 실제 환경에서 다양한 데이터를 수집하고 머신러닝 알고리즘을 통해 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다. 또한 딥 러닝 기술을 활용하여 음향 모델과 언어 모델을 결합하여 더욱 정확한 음성인식을 가능케 할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅의 문제점은 현재 기술적 한계로 인해 큰 규모의 양자 비트를 안정적으로 유지하는 것이 어렵다는 것입니다. 이를 해결하기 위해 오류 수정 코드나 양자 알고리즘의 발전 등을 통해 양자 컴퓨팅의 성능을 향상시키는 연구가 진행되고 있습니다. 또한 양자 컴퓨팅의 확장가능성을 높이기 위해 다양한 접근 방식을 탐구하고 있습니다. 딥 러닝의 문제점으로는 과적합 문제, 데이터 부족 문제, 블랙박스성 등이 있습니다. 과적합을 줄이기 위해 데이터 확장이나 정규화 기술을 사용하고, 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 전이학습이나 데이터 합성 기술을 활용할 수 있습니다. 또한 딥 러닝 모델의 해석가능성을 높이기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
개발

2024 프론트엔드 기술 스택 트렌드 이야기 (2)

17분
이렇게 만들어진 문제 인식과 해결법은 서로에게 영향을 주어, 주류가 된 기술 스택에서 이를 해결하고 나면 더욱 범용적인 기술 스택이 되면서 그 자리를 굳건하게 지킵니다. 캐즘을 넘었는지는 어떻게 알 수 있나요?혁신가와 얼리 어댑터들이 기술을 소개할 때와 레이트
2024 프론트엔드 기술 스택 트렌드 이야기 (2)
테오의 프론트엔드
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개발

2020년 팬데믹으로 '비접촉 생체인식'이 뜬다.

9분
홍채는 기본적으로 지문과 많이 비슷하기는 하지만, 훨씬 더 복잡해서 해킹하기가 매우 어렵습니다. 홍채 인식 시스템은 일반적으로 모든 패턴을 바이너리(이진) 코드로 변환해서, 소프트웨어가 데이터베이스에 저장되어 있는 코드와 빠르게 비교할 수 있습니다. 현재는 홍채 인식
2020년 팬데믹으로 '비접촉 생체인식'이 뜬다.
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AI

‘스타트업·빅테크·대기업’ 삼각구도로 본 국내 생성형 AI 트렌드

13분
외산 솔루션을 사용했다가 문제가 발생하면 그 리스크를 감당하기 어려울뿐더러, 그동안 자사 기술 역량을 강조하면서도 직접 개발해 활용하지 않았다는 비판에 놓일 수 있기 때문입니다. 또한 그동안의 기술 경쟁은 일반 대중들이 쉽게 체감하기 어려운 영역이었기에 변별력
‘스타트업·빅테크·대기업’ 삼각구도로 본 국내 생성형 AI 트렌드
이재훈
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