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[AI 부트캠프] DAY 73 - 딥러닝 9 오늘의 일지] 딥러닝 실시간 강의 - LLM, Hugging Face [상세 내용] LLM - Large Language Model(LLM)은 딥러닝 기반의 자연어 처리 모델로, 대규모의 텍스트 데이터를 사용하여 학습되고, 텍스트에 대한 이해와 생성 능력을 갖춘 모델을 가리킵니다. LLM은 컴퓨터가 자연어를 처리하고 이해하는 데 사용되며, 텍스트 생성, 번역, 질문 응답, 감정 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에서 활용됩니다. 대규모 데이터 학습: LLM은 대량의 텍스트 데이터로 사전 훈련됩니다. 이 데이터는 웹 문서, 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 책 등 다양한 출처에서 수집됩니다. Transformer 아키텍처: LLM은 주로 "Transformer"라고 불리는 딥러닝 아키텍처를 사용합니다. Tr.. 2023. 11. 3.
[AI 부트캠프] DAY 72 - 딥러닝 8 [오늘의 일지] 딥러닝 실시간 강의 - NLP [상세 내용] NLP - 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간이 사용하는 자연어(일상 언어)를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 분야의 하나입니다. NLP는 컴퓨터가 텍스트 데이터를 분석, 해석, 생성하고, 언어와 관련된 다양한 작업을 수행할 수 있게 하는 기술과 기법을 연구하고 개발하는 분야입니다. 텍스트 분류: 주어진 텍스트를 여러 범주 또는 레이블로 분류하는 작업, 예를 들면 스팸 이메일 필터링, 감정 분석 등 개체명 인식 (NER): 텍스트에서 중요한 개체 (예: 인물, 장소, 날짜)를 식별하고 추출하는 작업 기계 번역: 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 작업 질문 응답 시스템: 사용.. 2023. 11. 2.
[AI 부트캠프] DAY 71 - 딥러닝 7 [오늘의 일지] 딥러닝 실시간 강의 - Diffusion Model [상세 내용] Diffusion Model - 확산 모델(Diffusion Model)은 확률적인 데이터 생성 및 이미지 생성과 관련된 딥러닝 모델 중 하나입니다. 확산 모델은 데이터의 생성 과정을 시뮬레이션하고, 이론적으로 이미지 생성 작업에 사용될 수 있습니다. 확산 모델은 이미지 생성의 역과정을 시뮬레이션하는 과정에서 데이터 분포를 모델링하고, 원본 이미지와 생성된 이미지 간의 차이를 최소화하도록 학습합니다. 이 모델은 다양한 종류의 이미지 생성 작업에 적용될 수 있으며, 특히 고해상도 이미지 생성 및 이미지 복원 작업에 유용합니다. 이미지 생성: 확산 모델은 고품질 이미지 생성에 사용됩니다. 예를 들어, 고해상도 얼굴 이미지 생성.. 2023. 11. 1.
[AI 부트캠프] DAY 70 - 딥러닝 6 [오늘의 일지] 딥러닝 실시간 강의 - Generation (이미지 생성, AutoEncoder, Generative Adversarial Network ) [상세 내용] Generation 이미지 생성 - Generation는 러닝 모델을 사용하여 데이터를 생성하는 기술을 가리킵니다. 이것은 주로 이미지, 음악, 텍스트 등 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. Conditional Generation (조건부 생성): 이 방법은 입력 데이터나 조건을 기반으로 새로운 데이터를 생성합니다. 예를 들어, 조건부 생성은 이미지 스타일 변환, 이미지 캡션 생성, 텍스트-투-이미지 변환 등에 사용됩니다. GANs (Generative Adversarial Networks)와 VAEs (Variation.. 2023. 10. 31.
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