일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- leetcode
- Linux
- secure-file-priv
- quantification
- q-former
- 백준
- 코딩테스트
- ma-lmm
- Anaconda
- jmeter
- Kaggle
- timechat
- Artificial Intelligence
- autogluon
- CNN
- Server
- MySQL
- memory bank
- Python
- transference
- hackerrank
- error
- 용어
- Github
- timestamp-aware frame encoder
- multimodal machine learning
- sliding video q-former
- long video understanding
- tensorflow
- LeNet-5
Archives
- Today
- Total
반응형
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- leetcode
- Linux
- secure-file-priv
- quantification
- q-former
- 백준
- 코딩테스트
- ma-lmm
- Anaconda
- jmeter
- Kaggle
- timechat
- Artificial Intelligence
- autogluon
- CNN
- Server
- MySQL
- memory bank
- Python
- transference
- hackerrank
- error
- 용어
- Github
- timestamp-aware frame encoder
- multimodal machine learning
- sliding video q-former
- long video understanding
- tensorflow
- LeNet-5
Archives
- Today
- Total
목록reasoning (1)
Juni_DEV
Multimodal Machine Learning: Principles and Challenges
멀티모달 러닝은 다양한 형태의 데이터(예: 텍스트, 이미지, 음성 등)를 통합하여 컴퓨터가 이를 이해하고, 추론하고, 학습할 수 있도록 돕는 인공지능 기술입니다. 멀티모달 러닝의 목표는 다양한 데이터를 연계하여 통합적으로 처리할 수 있는 지능형 컴퓨터 에이전트를 설계하는 것입니다. 여기에서는 멀티모달 러닝의 핵심 원칙과 대표적인 기술적 과제들을 정리해보겠습니다.멀티모달 러닝의 핵심 원칙멀티모달 러닝의 기본 원칙은 크게 다음 세 가지로 요약할 수 있습니다.모달리티의 이질성: 서로 다른 데이터 유형(텍스트, 이미지, 소리 등)은 고유한 특성과 구조를 가지며, 이를 잘 반영해야만 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.모달리티 간의 연결: 각 모달리티 간의 연관성을 파악하고 연결함으로써 서로 보완적인 정보를 통합합니..
Artificial Intelligence
2024. 10. 27. 23:57