딥러닝-지식

정규화(Normalization)는 데이터의 스케일을 조정하는 과정으로, 머신러닝과 딥러닝에서 모두 중요한 역할을 합니다. 오늘은 이에 대해서 Deep Dive해보는 시간을 가져보시죠 !! 🔎

상태 공간(State Space) 모델은 복잡한 동적 시스템을 이해하고 분석하는데 중요한 도구입니다. 이 모델은 시스템을 상태(state)라는 개념으로 표현하며, 이를 통해 시간에 따른 시스템의 변화를 행렬로 계산할 수 있게 합니다.

인공지능 및 기계 학습에서 행렬(matrix)은 데이터를 처리하고 표현하는 중요한 도구입니다. 행렬은 수를 직사각형 형태로 배열한 것으로, 데이터를 수학적으로 다루기 위해 필수적입니다. 행렬을 사용하면 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 계산할 수 있습니다.

오늘도 RAG에 대한 자료를 찾아보던 중, KT DS의 김성우 기술혁신단장님께서 공유하신 RAG 관련 자료를 발견했습니다. KT 사내 직원 RAG 교안이라는 말에 어떤 내용일지 궁금하여, 이번 포스팅에서는 이를 공부하며 정리해보았습니다.