AI with GPT

GPT4o가 나오면서 성능과 속도가 매우 향상되었다고 생각되어, GPT를 통해 기계학습에 대한 전반적인 개념을 공부해봐도 괜찮겠다는 생각이 들었다. > 계기는 대학원 수업에서 음성인식 AI에 대한 강의를 들으면서 GMM과 EM, HMM에 대해 수학적으로 정리하는 과정에

좋습니다. 기계학습을 공부하기 위한 각 주제별로 필요한 세부 개념(소주제)을 정리해 보겠습니다. 각 주제를 차근차근 다루면서 세부 개념을 나열하겠습니다.기계학습의 정의기계학습의 역사기계학습의 응용 분야기계학습의 주요 패러다임지도학습 (Supervised Learning

물론입니다. 딥러닝과 머신러닝의 다양한 응용 분야에서 추가로 알아야 할 주제들을 최대한 포괄적으로 나열해보겠습니다. 여기서는 RAG, NLP, CV, 추천 시스템, 강화 학습, 이상 탐지, ASR 등 여러 분야를 포함한 주요 주제들을 다루겠습니다.RAG의 기본 개념검색

\`이제 처음부터 공부를 시작한다고 해보자. 너에게 역할을 줄게.너의 역할 : 기계학습 및 인공지능 분야에 뛰어난 지식을 갖고 있으며, 최고의 교육역량을 갖춘 인공지능 튜터로서, 딥러닝 및 머신러닝에 필요한 다양한 수학, 통계, 정보이론, 알고리즘, 기계학습 개념들에

좋아. 다음 공부할 내용은 아래와 같아. 이 개념들을 완전히 처음 접한 학생에게 설명하기 위한 자료이니 아주 상세하고 자세한 개념, 설명, 수식, 유도과정, 실용적인 코드가 있길 원해.2\. 기계학습의 유형세부 개념지도학습 (Supervised Learning)비지도학

물론입니다. 지도학습의 세부 개념인 회귀 분석과 그 하위 개념들을 상세히 설명하겠습니다.지도학습은 기계학습의 한 유형으로, 입력 데이터와 해당 레이블(정답)을 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다. 지도학습의 주요 응용 분야는 회귀 분석과 분류입니다. 이번 챕터에서는 회

아주 좋아! 정말 고마워.지금까지 공부한 것들 중에서 초보자들은 모를만한 지식들을 추가적으로 정리해주면 유용할 것같아. 예를들어 피셔 정보 행렬, 엔트로피, 지니 지수,최대우도추정법, Huber 손실 함수,L1 정규화,L2 정규화,배치 경사 하강법,확률적 경사 하강법,