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티 앱을 통해 결제할 수 있습니다.이러한 유형의 AI와 머신 러닝 알고리즘의 교차점에 대해 몇 가지 예를 들어보겠습니다:

1. **데이터 수집 및 전처리**: 데이터 수집과 전처리는 AI 알고리즘에서 중요한 단계입니다. 데이터를 수집하고 전처리하면 모델의 정확도를 개선하고 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.
2. **특징 엔지니어링 및 최적화** : 특징 엔지니어링과 최적화는 AI 시스템에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택하고 엔지니어링하는 프로세스입니다. 특징 엔지니어링은 입력 특징과 출력 특징 간의 복잡한 관계를 모델링하는 데 사용됩니다.
3. **지속 학습 및 적응형 아키텍처**(DAS)
DAS는 이미지 분류, 자연어 처리, 예측 모델링 등 다양한 AI 애플리케이션에 널리 사용되는 고차원 데이터 처리 프레임워크입니다. DAS를 사용하면 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있으므로 AI 시스템의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.