노코딩으로 빠르게 AI 모델 진단 및 개선하는 방법

지난 웨비나에서는 AI 모델 초기 학습에 필요한 인사이트를 알려드렸어요:

🔹AI 개발 시 공통적으로 겪는 데이터 문제

🔹데이터 가공 전 방대한 데이터 관리 방법

🔹모델 개발·개선 전 필수인 핵심 데이터 선별 과정 소개

🔹AI 개발 실패 사례 분석 및 솔루션 공유

이번 웨비나에서는 이러한 내용을 다뤄요:

🔹많은 기업들이 모델 진단 및 고도화를 실패하는 이유

🔹AI 모델 진단을 쉽게 진행하고 성공 방법

🔹모델의 취약점을 찾는 방법

🔹모델 성능 진단을 통한 개선 인사이트 도출 방법

🔹AI 프로젝트에서의 실제 모델 진단 과정 및 결과 공유

AI 모델을 진단하고 원하는 성능에 도달할 때까지 고도화는 방법을 이번 웨비나를 통해 확인해 보세요!

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