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2026년 10월 14일 (수)
| 새글 11:19 | MNIST 차이역사 +1,501 해설기사 토론 기여 (새 문서: '''MNIST'''(Modified National Institute of Standards and Technology database)는 0부터 9까지 손으로 쓴 숫자 이미지 7만 장으로 이루어진 데이터셋으로, 이미지 분류를 처음 배울 때 가장 먼저 쓰는 벤치마크 데이터셋이다. == 개요 == * 1998년 얀 르쿤(Yann LeCun), 코리나 코르테스, 크리스토퍼 버지스가 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 손글씨 자료를 다시 섞고 다듬어 만들었다. 원래...) | ||||
| 새글 11:19 | ImageNet 차이역사 +2,195 해설기사 토론 기여 (새 문서: '''ImageNet'''(이미지넷)은 영어 어휘 사전 WordNet 의 명사 개념 체계에 따라 사진을 분류해 모은 대규모 이미지 데이터베이스로, 이미지 인식 연구의 대표 벤치마크 데이터셋이다. == 개요 == 스탠퍼드·프린스턴의 페이페이 리(Fei-Fei Li) 연구진이 2009년에 발표했다. 인터넷에서 모은 사진에 아마존 메커니컬 터크의 작업자들이 레이블을 붙이는 방식으로 2만 개 넘는...) | ||||
| 새글 11:18 | MLPerf 차이역사 +5,085 해설기사 토론 기여 (새 문서: '''MLPerf'''는 기계 학습 시스템의 학습·추론 성능을 같은 과제와 같은 규칙으로 측정해 비교하도록 만든 업계 공통 벤치마크 모음이다. 2018년 구글·바이두·하버드·스탠퍼드 등이 시작했고, 지금은 비영리 컨소시엄 '''MLCommons'''가 운영한다. == 개요 == AI 반도체와 서버가 늘어나면서 제조사마다 서로 다른 모델, 정밀도, 배치 크기로 잰 수치를 내세웠다. 이런 수치는...) | ||||