가변 오토인코더 (VAE) 는 딥러닝과 베이지안 추론의 원리를 결합한 머신러닝 생성 모델의 일종입니다.VAE는 데이터의 기본 분포를 학습하고 원본 데이터셋과 유사한 새로운 데이터 포인트를 생성하도록 설계되었습니다.이들은 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 하나는 데이터를 잠재 공간으로 압축하는 인코더이고 다른 하나는 이 잠재 공간에서 데이터를 재구성하는 디코더입니다.기존 오토인코더와 달리 VAE는 인코딩 프로세스에 임의성을 통합하여 학습된 분포에서 다양한 출력을 생성할 수 있습니다.
VM (가상 컴퓨터) 은 물리적 컴퓨터와 마찬가지로 운영 체제와 애플리케이션을 실행하는 물리적 컴퓨터를 소프트웨어로 에뮬레이션한 것입니다.VM을 사용하면 하나의 물리적 시스템에 여러 운영 체제가 공존할 수 있으므로 하드웨어 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.각 VM은 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 인터페이스를 비롯한 자체 가상화 하드웨어를 사용하여 독립적으로 작동하므로 소프트웨어 실행을 위한 격리된 환경이 만들어집니다.
비전 시스템은 기계가 주변 환경의 시각 정보를 인식, 처리 및 해석할 수 있도록 하는 기술을 말합니다.이러한 시스템은 카메라, 센서 및 계산 알고리즘의 조합을 사용하여 인간의 시각 능력을 복제 및 보강하여 기계가 실시간으로 이미지를 분석하고 물체를 감지하며 데이터에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
비전 프로세싱 유닛 (VPU) 은 이미지 및 비디오와 같은 시각 데이터의 처리를 실시간으로 가속화하도록 설계된 특수 프로세서입니다.VPU는 컴퓨터 비전, 딥 러닝 및 인공 지능 (AI) 작업에 최적화되어 CPU나 GPU와 같은 범용 프로세서에 비해 전력 소비가 적으면서 효율적인 성능을 제공합니다.로보틱스, 드론, 스마트 카메라, 증강 현실 (AR), 자율 주행 차량 등 실시간 시각 데이터 처리가 필요한 애플리케이션에 주로 사용됩니다.
기울기가 사라지거나 폭발하는 것은 특히 계층이 많은 네트워크에서 심층 신경망을 훈련하는 동안 발생하는 문제입니다.이러한 문제는 역전파 중에 네트워크의 가중치를 업데이트하는 데 사용되는 값인 기울기가 너무 작아지거나 (소실됨) 너무 커지면 (폭발) 발생합니다.기울기가 사라지면 학습 속도가 느려지고 네트워크의 훈련이 완전히 중단될 수 있지만 기울기가 폭발하면 모델이 갈라져 효과적으로 학습하지 못할 수 있습니다.
머신 러닝 및 데이터 과학의 맥락에서 검증이란 학습 단계에서 사용되지 않은 별도의 데이터 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가하는 프로세스를 말합니다.이 프로세스는 모델이 보이지 않는 새로운 데이터에도 잘 일반화되고 학습 데이터를 단순히 기억하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다 (과적합이라고 하는 문제).검증은 모델 개발 라이프사이클의 중요한 단계로, 실제 응용 분야에서 모델이 얼마나 잘 작동할 것인지에 대한 통찰력을 제공합니다.
V2X (Vehicle-to-Everything) 는 차량이 다른 차량, 인프라, 보행자 및 네트워크와 상호 작용할 수 있도록 하는 통신 기술을 말합니다.이 시스템은 실시간 정보 교환을 촉진하여 도로 안전, 교통 효율성 및 운전 경험을 향상시킵니다.V2X에는 차량 대 차량 (V2V), 차량 대 인프라 (V2I), 차량 대 보행자 (V2P), 차량 대 네트워크 (V2N) 등 다양한 하위 범주가 포함됩니다.
분산은 데이터셋에 있는 데이터 요소 집합의 확산 또는 분산을 정량화하는 통계적 측정값입니다.각 데이터 포인트와 데이터셋 평균 간의 차이 제곱의 평균을 나타냅니다.분산이 높을수록 데이터 요소가 평균을 중심으로 넓게 퍼져 있음을 의미하고, 분산이 작을수록 평균에 더 가깝다는 것을 나타냅니다.분산은 통계의 기본 개념이며 데이터셋 내의 변동성을 이해하는 데 매우 중요합니다.
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