전이 학습(트랜스퍼 러닝): 사전 학습된 AI 모델을 활용한 효율적인 학습 방법
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이미 학습된 모델을 재학습하여 새로운 태스크에 적용하는 전이 학습의 개념과 업스트림/다운스트림 테스크에 대해 알아봅니다.
machine-learning
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총 9개의 글
자연어처리(NLP): 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델의 핵심 개념
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자연어처리 모델의 기본 개념과 주요 응용 분야인 문서 분류, 개체명 인식, 질의응답, 문장 생성에 대해 알아봅니다.
FAISS
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대규모 벡터 연산을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 벡터 데이터 검색 라이브러리 FAISS에 대해 알아봅니다.
임베딩(Embedding)
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텍스트와 같은 이산적 데이터를 고차원 공간의 연속적인 수치 벡터로 변환하는 임베딩의 개념과 특징을 알아봅니다.
MSE와 MAE
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머신러닝 모델 학습 시 사용되는 두 가지 주요 에러 평가 지표인 MSE와 MAE의 차이점을 알아봅니다.
벡터의 덧셈과 뺄셈
ai
머신러닝의 기초가 되는 벡터의 개념과 연산 방법을 알아봅니다.
원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)
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자연어 처리에서 문자를 숫자로 변환하는 원-핫 인코딩 기법을 알아봅니다.
미분
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머신러닝의 기초가 되는 미분의 개념과 도함수에 대해 알아봅니다.
인공지능 학습 분류
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지도학습의 분류(Classification)와 회귀(Regression) 기법에 대해 알아봅니다.