1-1. Audio 개념어1-2. Audio 모델2-1. Computer Vision 개념어2-2. Computer Vision 모델 step 12-3. Computer Vision 모델 step 23-1. Machine Learning 개념어3-2. Machine L
1️⃣ 자기회귀 모델 (Autoregressive Model) 📎 자기회귀 통계적 의미 통계학에서 자기회귀(Autoregressiveness)란 이후 값이 이전 값에 선형 의존 (Linearly Dependent)한다는 의미임 $$ Xt = \sum^p{i=1}\
1️⃣ Backpropagation 역전파(Backpropagation)는 신경망에서 학습 알고리즘으로 사용되는 방법으로, 입력 데이터를 기반으로 모델의 출력과 실제 값 사이의 오차를 최소화하기 위해 가중치와 편향을 조정하는 과정을 의미한다. 학습은 크게 순전파와
1️⃣ BERT BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년 구글에서 제안한 ‘사전 훈련 언어 모델’로 11개 이상의 다양한 태스크에서 좋은 성능을 내는 범용 언어 모델이다. 즉, 특정 태
1️⃣ Diffusion 디퓨전의 원리 디퓨전(Diffusion)은 생성 모델의 일종으로, 그 이름과 같은 ‘확산’ 프로세스를 반복적으로 적용하여 데이터 분포를 모델링한다. 디퓨전은 고해상도 이미지를 생성하고, 복잡한 데이터 분포를 포착해 내며, 생성 프로세스를
1️⃣ AutoML AutoML은 "Automated Machine Learning"의 약자로, 기계 학습 작업을 자동화하는 방법을 말한다. 기계 학습은 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 예측 모델을 구축하는 작업이다. 이 작업은 보통 데이터 전처리, 특징 선택, 알
1️⃣ GBM 이 페이지는 Gradient Boosting Machine의 개념을 제안한 Jerome H. Friedman의 Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine 논문을 바탕으로 작성되었다. Grad
1️⃣ GPT Generative Pre-trained Transformer GPT는 OpenAI에서 개발한 거대 언어 모델(Large Language Model)이다. 뛰어난 성능이 화제가 되었던 chatGPT는 GPT 시리즈의 3.5 버전에 해당하며, 현재는 멀
Knowledge Distillation 지식 증류(Knowledge Distillation)는 크고 복잡한 모델의 성능을 작고 콤팩트한 모델에 옮기는 딥러닝 기법이다. 지식 증류를 통해 더 연산적으로 효율적인 모델에서 큰 모델의 성능을 구현할 수 있다. 큰 모델은