NARROW AI - https://velog.io/@devyulbae/AI%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C%EB%B6%81-Narrow-AI
**Narrow AI(협의 인공지능)**는 특정한 한 가지 작업이나 제한된 영역에서만 작동하도록 설계된 인공지능을 말합니다.
핵심 요약 (한글)
정의: 정해진 목적과 규칙 안에서만 문제를 해결하는 인공지능
특징: 스스로 범위를 벗어나 학습하거나 판단하지 못함
예시: 음성 인식, 얼굴 인식, 번역기, 추천 알고리즘, 챗봇 등
한계: 인간처럼 다양한 일을 종합적으로 이해·판단하지 못함
👉 우리가 현재 일상에서 사용하는 대부분의 AI는 Narrow AI이며,
인간처럼 폭넓은 지능을 가진 **General AI(범용 인공지능)**는 아직 존재하지 않습니다.
Narrow AI, also known as Weak AI or Artificial Narrow Intelligence, refers to AI systems that are designed to perform a specific task or a set of closely related tasks. Unlike General AI, which aims to replicate human intelligence and perform any intellectual task that a human being can, Narrow AI is limited in scope.
2019. 12. 6. — Narrow AI 즉, 좁은 관점의 인공지능은 딥러닝 모델을 응용한 자동차가 자율주행을 하거나, 페이스넷과 같은 API를 탑재한 디바이스로 얼굴인식을 하는 ...
2020. 8. 9. — 인공지능은 크게 보면 General AI와 Narrow AI로 나눌 수 있습니다. 우리나라에서는 General AI를 '강한 인공지능', Narrow AI를 '약한 인공지능'이라고 ...
2024. 10. 25. — 로봇이 환경 내에서 최적의 행동을 학습할 수 있도록 하는 강화 학습 알고리즘입니다. 주로 물류 로봇의 이동 경로를 최적화하는 데 사용되며, 로봇은 ...
001. 제목 25 자 이내, 디지털에서,,광고 매칭(매개변수, 해시태그), 키워드, 단어 3 개이상,
002. 실시간 퍼플렉시티, RAG, RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 대규모 언어 모델(LLM)이 답변을 생성할 때, 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스나 데이터베이스에서 관련 정보를 '검색'하여 '증강'시켜 더욱 정확하고 최신 정보에 기반한 답변을 제공하는 AI 기술입니다. 이는 모RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 대규모 언어 모델(LLM)이 답변을 생성할 때, 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스나 데이터베이스에서 관련 정보를 '검색'하여 '증강'시켜 더욱 정확하고 최신 정보에 기반한 답변을 제공하는 AI 기술
002. 네커 육면채, 재구성, 재해석, - 네커 육면체(Necker Cube)는 1832년 스위스의 결정학자 루이 알베르 네커(Louis Albert Necker)가 발표한 착시 현상의 일종으로, 원근감이 배제된 정육면체 선 그림입니다. 네커 육면체 원리 설명(Britannica)에서 자세한 정보를 확인
2025. 3. 9. — 중대신문 제2079호는 카니자의 삼각형을 연상케 한다. 이탈리아의 심리학자 카니자가 창안한 이 삼각형은 세 개의 집게발 안에 선이 없지만 삼각형이 ...
2016. 5. 31. — 카니자 삼각형. 이탈리아의 심리학자인 카니자 교수가 개발한 것으로, 집게발처럼 생긴 세 개의 팩맨(pacman)의 배치를 통해 흰 삼각형을 연상시키는 그림 ...
003. 3단 구성(헤더,본문,푸터)- 이미지 검색 // PPT 헤더 디자인 템플릿
https://www.shutterstock.com/ko/g/mishchenko?q=flag&rid=155947&dd_referrer=https%3A%2F%2Fwww.freeflagicons.com%2F
조절변수(Moderator)는 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 강도나 방향을 변화시키는 제3의 변수로, 독립변수와 종속변수의 관계 자체가 조절변수의 수준에 따라 달라지게 만듭니다. 즉, 특정 조건(조절변수)이 있을 때만 독립변수의 효과가 더 강해지거나 약해지는 현상(상호작용 효과)을 설명하며, 통계적으로는 독립변수와 조절변수의 상호작용항(interaction term)을 분석에 포함시켜 확인합니다.
주요 특징
역할: 독립변수와 종속변수의 관계(연관성)를 '조절'합니다. 단순히 영향을 주는 것이 아니라, 영향의 '크기'나 '방향' 자체를 바꿉니다.
개념: 독립변수와 별개로 존재하며, 독립변수가 종속변수에 미치는 '효과 수정자(effect modifier)' 역할을 합니다.
통계적 분석: 회귀분석 시 독립변수와 조절변수를 곱한 상호작용항(X * Mo)을 함께 투입하여, 이 상호작용항의 유의미성을 통해 조절 효과를 검증합니다.
예시: '학습 시간(독립변수)'이 '시험 성적(종속변수)'에 미치는 영향은 '수면의 질(조절변수)'에 따라 달라질 수 있습니다. 수면의 질이 좋을 때 학습 시간의 효과가 더 커지는 식입니다.
조절변수 vs. 매개변수 (Mediator)
조절변수: X → Y 관계의 강도/방향 변화 (예: "X의 효과가 Mo에 따라 달라진다").
매개변수: X → M → Y 경로를 연결하는 변수 (예: "X가 M을 통해 Y에 영향을 미친다").
004. 지브리 사진
PPI,DOI,JPG,JPEG,SVG,PNG,PDF,
005. 글 보고서 vS. 도해보고서
006.
글
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