openai4 비지도학습(Unsupervised Learning) - 거칠게 성장시키기 비지도 학습이란? 비지도 학습은 지도 학습과 달리, 입력 데이터에 대한 정답(label)이 주어지지 않은 상태에서 데이터의 구조나 패턴을 파악하는 학습 방법입니다. 이러한 이유로 비지도 학습은 데이터의 특징 추출, 차원 축소, 군집화(clustering), 이상치 탐지 등의 분야에서 많이 활용됩니다. 비지도 학습의 종류 비지도 학습은 크게 차원 축소와 군집화로 나뉩니다. 차원 축소(Dimensionality Reduction) 차원 축소는 데이터의 특성을 추출하기 위해 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 기법입니다. 이를 통해 데이터를 더 잘 이해할 수 있고, 분석이나 시각화를 용이하게 할 수 있습니다. 대표적인 차원 축소 기법으로는 PCA(Principal Component Analysis)와 t-SNE.. 2023. 3. 29. 파인튜닝 vs 프롬프트 파인튜닝과 프롬프트 딥러닝 모델은 기본적으로 학습 데이터를 통해 학습하고, 이를 기반으로 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 그러나 때로는 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 적용해야 할 때가 있습니다. 이 때, 파인튜닝과 프롬프트는 두 가지 주요 기술입니다. 파인튜닝과 프롬프트의 차이 파인튜닝과 프롬프트는 모두 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하기 위한 기술입니다. 그러나 두 기술은 목적과 사용 방법이 다릅니다. 파인튜닝은 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 다시 학습시키는 것을 의미합니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델을 만들 때, 먼저 대규모의 이미지 데이터셋을 사용하여 미리 학습시킨 후, 새로운 작업에 대해 파인튜닝을 수행합니다. 이 경우, 새로운 작업에 맞게 모델의 일부 층을 .. 2023. 3. 26. 프롬프트(Prompt) - AI 모델 답정너 만들기 프롬프트의 의미 프롬프트(Prompt)는 최근 자연어 처리 분야에서 많이 사용되는 개념 중 하나입니다. 자연어 생성 모델이 주어진 문제를 풀 때, 프롬프트를 통해 모델이 생성해야 하는 문장의 주제나 의도를 명확하게 전달할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 출력을 보다 정확하게 제어할 수 있습니다. 프롬프트는 모델에 입력되는 문장의 일부분으로, 주로 문장의 시작 부분에 위치합니다. 예를 들어, "이번 주말에는"과 같은 문장의 시작 부분이 프롬프트가 될 수 있습니다. 프롬프트를 통해 모델은 주어진 문제를 더욱 명확하게 이해하고, 예측 결과를 보다 정확하게 제어할 수 있습니다. 프롬프트의 용도 프롬프트는 자연어 생성 모델을 학습할 때 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 챗봇(Chatbot)이나 기계 번역(Mach.. 2023. 3. 25. 파인튜닝(fine-tuning) - 내 모델을 더욱 섹시하게 파인 튜닝의 의미 파인튜닝(Fine-tuning)은 머신 러닝에서 이미 학습된 모델을 새로운 데이터셋에 대해 재학습하는 기술입니다. 이 기술은 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 파인튜닝을 하기 위해서는 먼저 미리 학습된 모델을 선택해야 합니다. 대부분의 머신 러닝 프레임워크는 이미 학습된 모델을 제공하며, 이러한 모델을 전이학습(Transfer Learning) 모델이라고도 부릅니다. 전이학습 모델은 대부분 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델입니다. 따라서 새로운 데이터셋을 학습시키기 위해서는 전이학습 모델의 일부 레이어를 재사용하고, 새로운 레이어를 추가하여 재학습하는 방식으로 진행합니다. 파인 튜닝의 단계 파인튜닝은 두 가지 단계로 이루어집니다. 첫 번째 단계는 전이.. 2023. 3. 25. 이전 1 다음