2024년 IT 트렌드 4가지 알아보기 1. 인공지능 (AI), 대형 언어 모델 (LLM) 2023년을 삼켜버린 메카 키워드 챗GPT, 10년 전 스마트폰 시장처럼 AI 시장이 부활했다. 에 인공지능(AI): 일반적으로 AI라고 불리는 인공 지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 만드는 데 중점을 두는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이러한 작업에는 학습, 추론, 문제 해결, 자연어 이해 및 인식이 포함됩니다. AI는 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇공학 등 다양한 하위 분야를 포괄합니다. AI의 하위 집합인 머신러닝에는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 데이터에 대한 알고리즘 훈련이 포함됩니다. 이를 통해 AI 시스템은 시간이..

빅 데이터 프로그램 소개: 데이터 기반 솔루션 환경 탐색 개요 빅 데이터 프로그램은 크고 복잡한 데이터 세트를 처리, 처리, 분석하고 통찰력을 도출하도록 설계된 다양한 소프트웨어와 도구를 포함합니다. 정보 폭발 시대에 이러한 프로그램은 다양한 산업 전반에 걸쳐 방대한 양의 데이터의 잠재력을 활용하는 데 중추적인 역할을 합니다. 빅 데이터 프로그램의 주요 구성 요소 데이터 저장: 빅 데이터 프로그램에는 일반적으로 대량의 정보를 처리할 수 있는 강력한 데이터 저장 솔루션이 포함됩니다. HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템) 및 클라우드 기반 스토리지 옵션과 같은 분산 파일 시스템이 일반적으로 사용됩니다. 데이터 처리 프레임워크: Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 프레임워크는 빅 데..

GitHub Copilot: 코드 협업 및 생산성 혁신 OpenAI와 협력하여 개발된 GitHub Copilot은 개발자가 코드를 작성하는 방식을 변화시키도록 설계된 획기적인 도구입니다. 지능형 코드 완성 확장 기능으로 작동하는 Copilot은 고급 기계 학습 모델, 특히 OpenAI의 Codex를 활용하여 상황에 맞는 효율적인 코드 제안을 실시간으로 제공합니다. 주요 특징들: 간편한 코드 자동 완성: Copilot은 개발자가 입력할 때 실시간으로 전체 줄이나 코드 블록을 제안하여 코드 자동 완성 기능을 한 단계 더 발전시켰습니다. 이 기능은 코딩 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 수동 코딩의 필요성도 줄여줍니다. 다국어 지원: 언어 유연성은 Copilot의 핵심 강점입니다. 광범위한 프로그래밍 언어를 지..

인공지능 머신 러닝 프로그램 완벽 정리 최고의 기계 학습 플랫폼 탐색: AI 기능 활용 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 역동적인 환경에서 여러 플랫폼이 업계 리더로 등장하여 지능형 솔루션의 개발, 배포 및 관리를 촉진하는 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 다양한 도메인에 걸쳐 사용자에게 권한을 부여하는 주요 기계 학습 플랫폼을 탐색하는 여정을 시작하겠습니다. 1. TensorFlow Google Brain에서 개발한 TensorFlow는 광범위한 인기를 얻은 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다. 유연성과 확장성으로 잘 알려진 TensorFlow는 간단한 선형 회귀부터 복잡한 신경망까지 다양한 ML 모델 생성을 지원합니다. 광범위한 커뮤니티와 풍부한 생태계는 ML 환경의 초석으로서의 위치에 기여합..