좋아. 이 두 질문은 실제로 SSL을 “쓰는 단계”로 넘어가는 핵심이야.그래서 ① 어떻게 가져다 쓰는지(실무 파이프라인) → ② 왜 ViT에 특히 중요한지(이유) 순서로 정리할게.핵심 한 줄:SSL 모델은 ‘사전학습된 백본(backbone)’으로 쓰고,다운스트림 태스크

좋은 질문이야. 이 질문 하나로 자기지도학습(SSL)을 ‘이해한 단계’로 넘어간다고 봐도 돼.한 문장으로 먼저 말하면 👇라벨 없이, 데이터 자체에서 ‘가짜 정답(supervision)’을 만들어 학습하는 방법즉,사람이 정답 라벨을 안 줘도모델이 스스로 문제를 만들어서

좋아. 이제 🔥 ViT + LoRA / Adapter 방식을왜 필요한지 → 개념 → LoRA vs Adapter 차이 → 코드 → 언제 무엇을 쓰는지 순서로 완전히 이해되게 설명할게.앞에서 우리가 본 문제를 다시 정리하면:ViT는전역 self-attention 구조l

좋은 질문이야. ViT에서의 partial fine-tuning은 ResNet의 layer4 개념과 정확히 대응되는 구조가 있어.아래를 보면 “아, 그래서 이렇게 하는구나”가 바로 올 거야.ViT의 partial fine-tuning =패치 임베딩 + 앞쪽 Transf

AI Speak and write (2)

π ∗0.6 : a VLA That Learns From Experience

Math speak and write(1) 대 수학적 특징 1. 기초 대수학 2. 벡터와 행렬 3. 이산수학 4. 미적분학 5. 확률과 통계 6. 베이즈 통계와 정보이론 집합 함수 다항 함수 유리함수와 무리함수 지수함수와 로그함수 삼각함수 수열

AI Speak and wirte (1)

Fusion 360 으로 진행or GPT기술자료실 - > 해당 설치 파일 설치 - > .gcode로 변경하기 위함해당 소스파일을 다운로드 후 진행 필요http://www.3dcubicon.com/bbs/board.php?bo_table=datalist

integration(적분)

자료구조 및 알고리즘에 대해서 뚜렷하지 않던 것을 머리속에서 꺼내서 정리해보고자 한다. 시간 복잡도 & 공간복잡도 > - 시간복잡도란 해당 코드가 실행되는데 걸리는 시간 공간복잡도란 해당 코드가 실행되는데 필요한 메모리 양이다. Data Structures >

https://huggingface.co/docs/lerobot/so101 To install LeRobot, follow our Installation Guide > https://huggingface.co/docs/lerobot/installation

최종적으로 정리를 진행

https://www.youtube.com/watch?v=DkpmcTRGmt4

예를 들어 1일 30분 2일 30분 3일 30일 4일 30~ 60 5일 30~ 60 6일 30~60

https://www.youtube.com/watch?v=v-t1Z5-oPtU

https://www.youtube.com/watch?v=WcLlpWmEpQ8

나올때는 q 사용