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3억 장 규모의 이미지-텍스트 학습을 통해 사용자가 입력한 문장을 이해하고 새로운 이미지를 만드는 기능을 제공합니다. 사물, 배경, 조명, 구도, 스타일 조합의 문장 표현을 이해하고, 원하는 컨셉의 이미지를 빠르게 생성해 냅니다. https://develope

"Attention is all you need"에서 나온 모델로 기존의 seq2seq의 구조인 인코더-디코더를 따르면서도, 논문의 이름처럼 어텐션(Attention)만으로 구현한 모델입니다.seq2seq모델은 인코더 - 디코더 구조로 구성되어 있었습니다. 여기서 인코

코호트 분석은 사용자 그룹(코호트)을 특정 기준에 따라 분류하고, 그 그룹의 행동 변화나 성과를 시간에 따라 추적하여 분석하는 방법입니다. 즉, 특정 기간 동안 일정한 기준으로 동일한게 묶을 수 있는 사용자들의 집단을 분석하는 기법입니다. 가장 흔하게 쓰이는 방법은 특

열람실 좌석을 클러스터링하면 어떠한 결과값이 나올지 궁금이렇게 만들면, 열람실 좌석의 위치에 따른 선호도를 알 수 있지 않을까 예상클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 기계학습의 한 분야입니다. 이 방법은 데이터의 구조를 이해하고, 숨겨진 패턴을

https://dacon.io/competitions/official/236263/overview/description해당 대회를 심심풀이로 나가보았는데, 월간대회인데도 사람들의 열정이 넘치는 모습이 학습 욕구에 불을 지핀다.각설하고, 초반에 17등을 했는데,