Wolfram기계 학습WOLFRAM 언어의
핵심 부분
기계 학습, 신경망, 대규모 언어 모델(LLM).
기존의 기계 학습, 통계 분석, 시각화, 화상 처리 등과 긴밀하게 통합된 최신 AI를 사용하여 생산 등급의 지능형 시스템을 구축할 수 있습니다.
대규모 언어 모델(LLM) 통합
프로그래밍 방식으로 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 콘텐츠를 생성하고 프롬프트를 구성할 수 있습니다. LLM이 Wolfram 언어 도구를 통해 정확한 계산과 데이터를 제공함으러써 허위 정보를 방지할 수 있습니다. OpenAI 및 Anthropic과 같은 다양한 서비스에 연결할 수 있는 기능을 통해 작업 흐름을 간소화합니다.
신경망
신경망을 사용하여 간단하면서도 강력한 기호 프레임워크로 복잡한 작업을 수행합니다. 사전 훈련된 모델을 가져와서 새로운 작업에 맞게 미세 조정하거나, 네트워크를 처음부터 구축하고 훈련할 수 있습니다. 사용자 정의 아키텍처와 전이 학습을 지원하여 모델 적응 속도를 가속화합니다.
지도 학습
사전 훈련된 분류기 또는 자체 제작한 분류기를 사용하여 모든 데이터를 분류하고, 회귀 분석을 통해 값을 예측할 수 있습니다. 텍스트, 배열, 동영상 및 기타 데이터를 처리하여 인간의 행동을 식별하고, 가격을 예측하고, 농작물의 수확량을 예측합니다. 자동화된 시스템을 이용하여 최적의 방법과 모델을 선택하거나 전체적인 제어를 통해 맟춤형 모델을 만들 수 있습니다.
비지도 학습
차원 축소를 통해 복잡한 데이터 관계를 보존하면서 차원을 축소합니다.K-평균,스펙트럼 클러스터링,계층적 클러스터링 등의 방법을 사용하여 사전 지식 없이 데이터를 분류합니다. 다양한 기술을 사용하여 선형 및 비선형 구조를 모두 모델링할 수 있습니다.
이상 및 누락 데이터 처리
데이터 집합에서 극값, 새로운 값, 특이한 값을 감지하고 자동으로 누락된 값을 보완하거나 지정된 분포를 사용합니다. 모델 훈련에서 편향을 줄이고, 결함 검출 향상, 성능 모니터링, 품질 평가를 수행합니다.
의미 기반 검색
문서,웹페이지,이미지 또는 오디오 컬렉션을 효율적으로 검색하기 위해 벡터 데이터베이스를 생성합니다.검색 결과를 직접 사용하거나,검색 보강 생성(RAG)을 통해 대형 언어 모델(LLM)을 위한 동적 프롬프트를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.
텍스트 AI와 자연어 처리
텍스트를 요약하고 생성하며,기사에서 질문에 대한 답을 찾고,논문에서 지정된 특정 개념이 언급된 모든 부분에 태그를 달거나,문장의 구문 구조를 분석할 수 있습니다.자연어 처리는 데이터 마이닝,시장 조사,고객 지원 등 분야에서 중요한 요소입니다.
이미지 AI
프롬프트로에서 이미지를 생성하고,이미지에서 텍스트,얼굴 등을 효율적으로 찾고 인식하며,고급 분할,스타일링 등 다양한 작업을 LLM,기계 학습,신경망 모델을 활용해 수행할 수 있습니다.컴퓨터 비전 솔루션은 운전 보조 시스템을 비롯하여 자동화된 품질 관리,보안,의료 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
음성 AI
음성 신호를 분석하고 처리하여 음성 구간을 감지하고,음성 인식,화자 식별 외에도 화자 음성의 높이 변경 등을 수행할 수 있습니다.텍스트 프롬프트로에서 다양한 언어로 음성을 생성할 수 있습니다.기계 학습,오디오 처리,통계 분석 및 시각화를 결합하여 효율적이고 간단한 음성 계산을 가능하게 합니다.
기계 학습에 대한 Wolfram 문서
Wolfram 기계 학습은 Wolfram 언어의 통합된 부분입니다. 전체 시스템은 면밀히 통합되어 완벽하게 함께 작동하는 모든 계산 — 영역을 커버하는 6,000개 이상의 내장 함수가 포함되어 있습니다.
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