Deep Learning7 LLM기반 Agent 관련 자료 모음 [허정준 X 테디노트] LLM 에이전트 집중탐구 with 허정준님 🔥https://www.youtube.com/watch?v=zb3v45ik9KI Google's Whitepaper Agentshttps://www.kaggle.com/whitepaper-agents 구글 Agent 백서 한글 번역https://discuss.pytorch.kr/t/google-ai-agents-pdf-42p/5788 Anthropic's Building Effective agentshttps://www.anthropic.com/research/building-effective-agents OpenAI's Swarmhttps://github.com/openai/swarm 아직 자세히는 안 보고 슥 본거지만 결국 age.. 2025. 1. 15. Meta, Few-shot, Zero-shot, Active Learning 1. Meta Learning (메타 학습)개념: 메타 학습은 '학습하는 방법을 학습'하는 것을 목표로 합니다. 일반적으로는 여러 작업에 걸쳐 학습을 반복하면서, 새로운 작업에서도 빠르게 적응할 수 있는 모델을 만드는 기법입니다.방법: 메타 학습에서는 모델이 주어진 작업의 학습 방식을 학습하여, 새로운 작업에서 적은 데이터만으로도 빠르게 성능을 향상시킬 수 있도록 합니다. 대표적인 메타 학습 알고리즘으로는 MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)이 있습니다.장점: 메타 학습은 여러 작업에 대한 경험을 바탕으로 새로운 작업에 더 잘 적응할 수 있게 해줍니다.단점: 메타 학습을 적용하기 위해서는 여러 다양한 작업에 대한 학습 데이터가 필요하며, 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.2. .. 2024. 10. 25. 딥러닝 모델 분석과 구현 정리 Computer VisionTasksModelReviewImplementationImage Classification, Object DetectionAlexNetAlexNet 논문 리뷰AlexNet 구현Image Classification, Object DetectionVGGNetVGGNet 논문 리뷰VGGNet 구현Image Classification, Object DetectionGoogLeNet = Inception v1GoogLeNet 논문 리뷰GoogLeNet 구현Object DetectionR-CNNR-CNN 논문 리뷰R-CNN 구현Object DetectionSPPNetSPPNet 논문 리뷰SPPNet 구현Image Caption GenerationShow and Tell = NICNIC 논.. 2024. 4. 24. Tensorboard and WandB Tensorboard와 WandB는 머신러닝과 딥러닝 모델 개발에 대한 모니터링 툴이다. Tensorboard는 이름에서 알 수 있듯이 TensorFlow와 연계된 툴이지만 PyTorch에서도 사용할 수 있다. 여기서는 AlexNet을 이용해 CIFAR-10을 classification하는 예시를 통해 살펴보고자 한다. Tensorboard 예시 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # TensorBoard 사용 준비 writer = SummaryWriter("./runs/cv/alexnet") writer를 이용하여 텐서보드에 기록할 준비를 한다. tensorboard에는 add_scalar, add_scalars, add_graph, add_imag.. 2024. 3. 29. PyTorch Image Datasets, Custom Dataset, Fix Seed PyTorch는 다양한 빌트인 데이터셋을 제공한다. 컴퓨터 비전 데이터의 경우 그 목록을 https://pytorch.org/vision/main/datasets.html 에서 볼 수 있다. 그중에서도 대표적인 이미지 데이터로는 CIFAR-10, 100, ImageNet 2012, MNIST, Fashion-MNIST, PASCAL VOC 등이 존재한다. Custom Dataset with csv file 아래 PyTorch 튜토리얼에서 가져온 코드다. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/data_tutorial.html import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image class Cust.. 2024. 3. 27. 알아두면 좋은 주요 딥러닝 모델들 딥러닝 모델 자체는 굉장히 오래되었다고 하지만 여기서는 자세한 역사보다는 기념비적인 논문이자 CNN 구조를 가진 LeNet5과 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)의 2012년 우승 모델인 AlexNet으로 시작해서 2023년까지의 주목할만한 모델들을 정리해보았다. LLM 모델들은 별도로 다룰 필요가 있다고 생각하여 제외하고 가장 유명한 모델인 ChatGPT의 시작인 GPT만 소개한다. Out-of-Distribution (OOD)과 Generation (Generative Adversarial Network, GAN), Document Image Classification 등 개인적으로 관심이 있거나 다양한 강의를 통해 수집한 자료이므.. 2024. 2. 22. 이전 1 2 다음
