A. 모델 임베딩

B. 번역 모델

C. 채팅 모델

D. 생성 모델

A. 생성 AI는 기존 데이터로부터 패턴을 학습하여 텍스트, 오디오, 이미지 등 다양한 콘텐츠를 생성합니다.

B. 생성 AI는 사용자 상호작용을 기반으로 결정을 내리는 데 중점을 둡니다.

C. 생성적 AI는 인간의 개입 없이 작업을 수행하도록 모델을 훈련하는 것을 포함합니다.

D. 생성 AI는 과거 데이터를 기반으로 알고리즘을 사용하여 결과를 예측합니다.

A. 머신 러닝 전문 지식 없이도 대규모 텍스트 분석이 가능합니다.

B. 구조화된 데이터에서만 작동합니다.

C. 이미지 처리 기능을 제공합니다.

D. 사용하려면 광범위한 머신 러닝 전문 지식이 필요합니다.

A. 복잡한 AI 작업에 대해 뛰어난 성능과 확장성을 제공합니다.

B. 텍스트-음성 변환 등의 작업에 이상적입니다.

C. 소셜 미디어 플랫폼과의 원활한 통합을 제공합니다.

D. 간단한 AI 작업에 대한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

A. DL은 AI의 하위 집합이고 ML은 DL의 하위 집합입니다.

B. AI, ML, DL은 서로 겹치지 않는 완전히 별개의 분야입니다.

C. ML은 AI의 하위 집합이고 DL은 ML의 하위 집합입니다.

D. AI는 ML의 하위 집합인 DL의 하위 집합입니다.