플랜인

데이터 증강은 CNN(Convolutional Neural Networks) 이미지 분류의 성능을 향상시키기 위한 강력한 도구입니다. 그러나 이 기술을 효과적으로 사용하기 위해서는 몇 가지 함정을 피하고 최선의 관행을 따르는 것이 중요합니다. 일반적인 함정- 과잉 증강: 너무 극단적인 변형은 비현실적인 이미지를 생성하여 모델의 일반화 능력을 저하시킬 수 있습니다[4].- 일관되지 않은 증강: 훈련과 테스트 단계에서 증강 방법이 다르면 모델의 일반화에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다[2]. 권장사항- 간단하게 시작: 수평 뒤집기 및 작은 회전과 같은 기본적인 증강 기법으로 시작합니다. 이는 모델이 다양한 패턴에 노출되도록 도와줍니다[2][7].- 실제 변형 모방: 약간의 노이즈 추가나 밝기 변경과 같은 ..

https://youtu.be/0SRVJaOg9Co Figure 02 로봇 소개Figure AI Inc.는 최근 자사의 두 번째 세대 휴머노이드 로봇인 Figure 02를 공개했습니다. 이 로봇은 이전 모델인 Figure 01의 디자인을 개선하여 상업적으로 활용할 수 있는 자율 휴머노이드 로봇으로 개발되었습니다. 디자인 및 하드웨어- 외관 및 구조: Figure 02는 매트 블랙 마감의 "피부"를 가지고 있으며, 이전 모델의 크롬 메탈 마감과 차별화됩니다. 케이블링은 로봇의 사지 내부로 통합되어 외부 환경으로부터 보호됩니다[5].- 배터리 및 무게 중심: 배터리 용량이 50% 증가하여 실제 작업 환경에서 더 오랜 시간 동안 작동할 수 있습니다. 배터리는 로봇의 몸통에 통합되어 무게 중심을 중앙으로 이동시..

점프렐루 SAE(JumpReLU SAE)는 기존의 희소 오토인코더(Sparse Autoencoder, SAE) 아키텍처를 개선하여 LLM의 내부 작동 방식을 해석하는 데 도움을 주는 새로운 아키텍처이다. 이 아키텍처는 기존의 ReLU(렐루) 함수 대신 점프렐루(JumpReLU) 함수를 사용하여 각 뉴런에 대해 개별적인 임계값을 지정하는 방식을 채택했다. 기본 원리 점프렐루 SAE는 다음과 같은 방식으로 작동한다:1. 입력 인코딩: 입력 데이터를 중간 표현으로 인코딩한다. 이 과정에서 각 뉴런은 특정 임계값을 초과해야만 활성화된다.2. 희소성 강제: 점프렐루 함수는 각 뉴런에 대해 별도의 임계값을 지정하여, 활성화 값이 임계값 이하인 모든 특징을 0으로 만든다. 이를 통해 불필요한 뉴런의 활성화를 줄이고,..

인공지능(AI)의 발전이 공공입찰 시스템에 가져올 변화는 단순한 혁신을 넘어, 시스템 전반을 재편성할 것이다. 정부의 공공입찰 플랫폼, 특히 나라장터와 같은 시스템에서 인공지능의 도입은 제안업무의 효율성과 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 공공부문과 민간기업 모두에게 혜택을 제공할 이 혁명적인 변화는 어떤 모습일까? 자동화와 효율성의 새로운 표준 AI의 가장 큰 장점 중 하나는 바로 자동화이다. 과거 수작업으로 진행되던 제안서 작성은 이제 AI를 통해 자동화될 수 있다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하면, 방대한 공공입찰 문서를 신속하게 분석하고, 요구사항에 적합한 내용을 추천할 수 있다. 이로써 제안서를 작성하는 시간이 대폭 단축되고, 인적 오류의 가능성도 최소화된다. 기업..