AI
1.Attention is all you need 논문
출처2017년 NIPS를 통해 발표된 Transformer는 그전까지 NLP(Natural Language Processing; 자연어처리)분야에서 많이 쓰이던 인공신경망 구조(주로 RNN)가 아닌 "Attention"이라는 메커니즘을 활용해 번역부분 SOTA를 차지함
2.[AI] 딥러닝 추론(Inference)이란?
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3.[AI] Pickle File(.pkl) 이란?
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4.[AI] AI 모델(Model) 이란?
출처AI 모델, 즉 인공 지능 모델이란 데이터 세트 모음을 사용하여 특정 패턴을 감지하는 프로그램으로, 데이터 입력을 수신하고 결론을 내리거나 결론을 바탕으로 동작을 수행할 수 있는 시스템을 말합니다. 학습이 완료된 AI 모델은 미래를 예측하거나 이전에는 관찰되지 않은
5.[AI] AI 모델링 (Regularization, Logistic Regression, Regression)
물론입니다. AI 모델링과 관련된 세 가지 주요 용어, 즉 레귤러라이제이션 (Regularization), 로지스틱 회귀 (Logistic Regression), 그리고 리그레션 (Regression)에 대해 자세히 설명해드리겠습니다.레귤러라이제이션은 모델이 학습 데이
6.[AI] 머신러닝(Machine Learning, ML)
<읽어보면 좋은 글>https://keyog.tistory.com/45https://keyog.tistory.com/46머신 러닝(Machine Learning) : 단어 그대로 기계를 학습한다.머신 이란?인간이 제공한 데이터를 표현할 수 있는
7.분류성능평가지표 (Precision, Recall, Accuracy)
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8.ChatGPTの理解
「理解」というのは、何かを十分に理解すること、つまり意味や意図、背景をしっかりと把握することを指します。これを行うには、以下のような形で進めることが一般的です。1\. 情報の受け取りまずは、与えられた情報を受け取ることが最初のステップです。例えば、誰かが説明してくれる場合、その言葉を耳で聞いたり、目
9.AI 코드에서 로직을 익히는 과정
기존 AI 코드에서 로직을 익히는 과정은 일반적으로 다음과 같은 단계를 포함합니다. 이 과정은 AI 모델을 훈련시키거나 문제를 해결하는 과정에서 로직을 익히는 방법을 정리한 것입니다.데이터 수집: 필요한 데이터를 모은다. 예를 들어, 이미지 분류를 위한 이미지 데이터셋
10.[AI] Basic
GitHub Copilot 및 AI 모델 작성 기능을 활용하려면 다음과 같은 IDE를 추천합니다. 각 IDE는 다양한 기능과 확장성을 제공하며, AI 관련 작업에 적합합니다.특징:GitHub Copilot과 완벽하게 통합.Python 확장 플러그인과 Jupyter 노트