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게이션을 통해 정보를 제공할 수 있습니다.이러한 유형의 AI 및 머신 러닝(ML) 알고리즘에 대해 몇 가지 예를 들어보겠습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:

1. 자연어 처리(NLP): NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. 여기에는 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 번역과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.
2. 기계 학습: 머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터를 통해 학습하고 성능을 개선할 수 있는 능력을 말합니다. 여기에는 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 기술이 포함됩니다.
3. 딥 러닝: 엣지 컴퓨팅은 인간 두뇌의 구조와 기능을 모델로 한 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 여기에는 이미지 분류, 물체 감지, 의사 결정과 같은 작업도 포함될 가능성이 높습니다.
4. 강화 학습: 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하고 보상 또는 페널티를 받음으로써 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있는 기법입니다. 여기에는 레이블이 지정된 데이터로 모델을 학습시켜 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 것이 포함될 것입니다.
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