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[DL] 딥러닝 개요_1 data science의 경우 가장 중심 -> 모든 조건을 고루 갖춰야 한다 지도학습과 비지도학습, 강화학습 teacher-student ; 선생님 모델이 승계시켜 학생모델이 사용할수 있도록 함 전이학습 시 사용 - dataset ~ - model ~ : 이미 학습된 모델 - 정형데이터 (EX. 엑셀, 스프레드시트) - 반정형데이터 ; KEY. VALUE 형태로 나타남. 반정형데이터를 parsing(규칙화)하면 정형데이터/ 텍스트데이터가 됨 - 비정형데이터 (EX. 이미지, 영상, 음성, 텍스트(문자열) ) ==> 딥러닝 이용! - 메타데이터 3차원 이미지 데이터 이미지 데이터는 3차원 데이터 >> 가로방향의 너비(Width), 세로방향의 높이(Height), 색상채널(Channel)로 구성 색상채널 >.. 2023. 8. 7.
[선형대수학] 4주차 0805 예고편.. Least Square 두 점을 어떻게 샘플링 해서 직선으로 연결할 것인가 모든 등식을 만족하는 해는 없다.(No solution to satisfy the all equality!) > 하나의 해가 나오지 않는다? 이 과정을 ' 리스트 스퀘어 ' 라고 한다. ( Least Square Error/Estimate : 최소 자승법(제곱법)/ 최소 제곱 추정법 ) Pseudo-Inverse ; 일반적으로 역행렬은 정방행렬에서만 구할 수 있는데, 슈도역행렬?(유사 역행렬) 을 이용하면 정방행렬이 아니어도 역행렬을 구할 수 있다. 본편..! over constrained 시스템 ; 여러 방정식이 하나의 해를 가리키고 있지 않다. 해가 없거나 해가 여러개 여서 하나의 해를 가리키지 않는다. pseudo.. 2023. 8. 7.
[ChatGPT] 프롬프트 이용하여 시스템 만들기 코어 수, RAM, GPU, SSD(용량), 크기, 무게, 브랜드, 가격, 목적 등 원하는 사양을 적어주세요 코어수: 4, RAM: 16, SSD: 256이상, 크기: 13~14, 무게: 1.2kg 이하, 브랜드: 삼성, 가격: 100만원 내외, 목적: 인공지능 특화 Task AI 특정 태스크에 제한된 사용 고정된 입출력 인터페이스 투자대비 성능 보장 힘듦 자동화/무인화 체계가 마련되어 있지 않다면 적용이 힘듦 대규모 언어모델 (ex. chatGPT) 자연어 처리 기반 대량의 데이터셋으로 기 학습됨 업무효율화에 바로 사용가능 할루세이션 문제?? 에이전트 (특화 테스크 AI + 대규모 언어모델) 특화 테스크 AI + 대규모 언어모델 연동 멀티유저, 방문기억, 이미지 import gradio as gr # .. 2023. 8. 4.
[ChatGPT] Prompt Engineering Dropout ( 드롭아웃 ) ; 뉴런을 임의로 삭제하면서 학습하는 방법. 훈련 때 은닉층의 뉴런을 무작위로 골라 삭제한다. > 주로 과적합데이터에 대해 사용하는데, 데이터의 일부를 날리면 과적합결과에 비해 데이터가 느슨해진다. 내부적으로는 정확도가 떨어지겠지만, 더 많은 데이터를 학습한 것과 같은 효과가 나타난다. RAG 기법 외부틀을 이용해 연동된 지식을 가져옴 ZAPIER: 업무수강용 자동생성화 프롬프트 엔지니어링 기법 - 프롬프팅 : 인공지능에 일련의 지시(프롬프트)를 내리는 과정 지시문 : 인공지능에게 특정한 행동을 수행하도록 명령하는 가장 간단한 방법 AI가 지시문을 정확하게 이해하고, 그에 따라 적절한 결과를 출력할 수 있어야 한다. >> AI에 지시문을 제공할 때는 가능한 명확하고 구체적으.. 2023. 8. 3.
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