Yami-title이 여행과 맛집 요리 레시피 생활에 필요한 정보

AI 모델 선택 에는 다양한 옵션이 있으며,  데이터와 작업에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.  LLM 은 대규모 언어 모델로 텍스트 관련 작업에 높은 성능을 보이며,  CNN 은 이미지 처리에 탁월합니다. RNN, LSTM, GRU 는 순서가 있는 데이터에 적합하며,  LSTM과 GRU는 장기 의존성 문제를 해결하는 데 우수합니다.  작업의 특성과 데이터 유형에 따라 모델을 선택하면 최적의 결과를 얻을 수 있습니다. ㅇ LLM (Large Language Models): LLM은 "Large Language Models"의 약어로, 대규모 언어 모델 을 나타냅니다.  이는 텍스트 데이터를 사용하여 언어 이해와 생성을 수행하는 인공지능 모델의 일종입니다.  예를 들어, GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)는 LLM의 대표적인 예입니다.  LLM은 자연어 처리 작업을 수행하며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등  다양한 언어 관련 작업을 수행 할 수 있습니다. ㅇ CNN (Convolutional Neural Network): CNN은 "Convolutional Neural Network"의 약어로, 합성곱 신경망을 나타냅니다.  이는 주로 이미지 처리에 사용되는 딥러닝 구조 입니다.  CNN은 이미지의 특징을 추출하고 인식하는 데 효과적이며,  이미지 인식, 객체 검출, 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용됩니다.  CNN은 주로 이미지 데이터의 공간적 특성을 고려하여 처리하는데 뛰어난 성능을 보이는 구조입니다. "LLM"은 텍스트 데이터를 다루는 대규모 언어 모델을 나타내고,  "CNN"은 이미지 처리에 사용되는 합성곱 신경망을 나타냅니다.  이들은 각각 다른 분야에서 활용되며,  언어 처리와 이미지 처리에 대한 고유한 기능을 가지고 있습니다. RNN, LSTM, GRU는 모두 순환 신경망(Recurrent Neural Net

🔅 관리업무 부담과 원감절감 ,  이익 극대화  AI 학습데이타 구축사업과 데이터바우처 지원사업에  꼭 필요한 크라우드소싱 플랫폼 (CrowdML) 인 공정관리시스템 1) 단순 명확한 공정관리  -  작업자 , 1 차검수 , 2 차검수 2) 작업자별 자동배분 / 수동배분 3) 각종통계 / 진행사황 실시간조회 -  공정별 ,  개인별 ,  작업별 ,  검수별등 4) 다양한 가공 템플릿  ( 정제 , 전처리 ) 5) 자체 작업도구 연동 6) 안정성  –  모든 작업이력 백업 1. 작업 관리          l   조직도 작성으로 작업자 , 1 차검수자 , 2 차검수자를 설정할 수 있습니다 . l    작업 데이터를 작업자 ,  검수자에게 자동 / 수동 배분할 수 있습니다 . 2. 작업 통계            l   데이터 분류별 작업 배분 / 완료 건수 ,  검수 배분 / 완료 건수를 실시간 확인할 수 있습니다 . l   각 개인별로 작업 배분 / 완료 건수 ,  검수 배분 /  완료 건수를 실시간 확인할 수 있습니다 . 3. 조직도                   -  작업 공정별 작업자 ,  검수자 지정 가능         -  작업자별 배분건수 ,  대기건수 관리 가능 4. 실시간 조회                  - 배분 ,  검수 ,  완료 현황 실시간 조회 가능 5. 작업자별 조회                          -  완료 ,  미완료 ,  보류 등 작업현황 실시간 조회 6. 작업이력 조회                  -  각 작업 단위별 작업 이력 확인            -  모든 공정 작업 내용 자동 백업 미래형 일자리 창출의 문을 넓히고 ,  데이터와 관련된    수집 ,  가공 ,  검수 ,  인력 모집 및 운영관리 를 크라우드소싱 플랫폼인   "CrowdML"  공정관리시스템 이 함께 합니다 .