Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
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
- 인공지능
- Deep learning
- rnn
- 차원 축소
- 지도 학습
- 교차 검증
- 과적합
- CNN
- python
- 강화학습
- 정규화
- 활성화 함수
- q-러닝
- 최적화
- 머신 러닝
- 데이터 전처리
- AI
- 손실 함수
- 신경망
- Machine Learning
- 딥러닝
- reinforcement learning
- LSTM
- Q-Learning
- 인공 신경망
- 머신러닝
- 회귀
- GRU
- 강화 학습
- 자연어 처리
Archives
- Today
- Total
목록지능형 교통 시스템 (1)
move84
교통 흐름 최적화에 인공지능 활용
인공지능(AI)은 교통 흐름 최적화 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 전통적인 교통 관리 시스템의 한계를 극복하고, 실시간 데이터 분석과 예측을 통해 더욱 효율적이고 안전한 교통 환경을 구축하는 데 기여한다. 본 글에서는 AI가 교통 흐름을 어떻게 최적화하는지, 관련 기술과 실제 적용 사례를 자세히 살펴본다.🚗 교통 흐름 최적화의 필요성교통 체증은 도시의 심각한 문제 중 하나다. 시간 낭비, 연료 소비 증가, 대기 오염 심화 등 다양한 부정적 영향을 초래한다. 교통 흐름 최적화는 이러한 문제들을 해결하고, 도시의 지속 가능한 발전을 가능하게 한다. AI는 방대한 교통 데이터를 실시간으로 분석하고 예측하여 교통 체증을 완화하고, 사고 발생 위험을 줄이는 데 효과적이다.🚦 AI 기반 교통 관리 시..
AI일반
2025. 4. 15. 07:28