분류 전체보기55 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. 파이썬의 여러 가상환경 비교 요즘 무료버젼 ChatGPT도 성능이 굉장히 올라가서 써보는데 잘 정리해준다.밑의 내용을 맹신하면 안되겠지만 레퍼런스정도로 참고하기엔 좋아 보인다. venv, Anaconda, Poetry는 알고 있었지만 Pipenv, Virtualenv, Pyenv는 처음 알게 되었다. 아래는 ChatGPT의 설명이다. 파이썬 가상환경은 개발자들이 서로 다른 프로젝트에 대해 독립적인 패키지 및 환경을 관리할 수 있도록 돕습니다. 대표적인 가상환경 관리 도구로는 venv, Anaconda, Poetry 등이 있습니다. 이들의 장단점을 비교해 보겠습니다.### 1. venv#### 장점 - **표준 라이브러리 포함**: 파이썬 3.3 이상 버전에서는 venv가 표준 라이브러리에 포함되어 있어 추가 설치가 필요 없습니다... 2024. 8. 3. LLM 개인용 유료 구독 가격 비용 정리 2024년 8월 2일 기준이다. 여러 업체의 LLM이 있지만 몇가지만 살펴본다. OpenAI, Google, MS, Anthropic의 LLM들이다. 회사이름유료 이름가격 (월 구독비)OpenAIChatGPTPlus20$ 혹은 29000원GoogleGeminiAdvanced29000원MicrosoftCopilotPro29000원AnthropicClaudePro29000원 엔터프라이즈용은 아니며 모두 개인용 구독 가격이다. ChatGPT, Claude, Gemini 모두 무료도 그럭저럭 쓸만해서 굳이 결제를 해야하나 싶다. 물론, 써보면 유료가 훨씬 더 좋긴아서 체감이 크긴 하다. 거기다가 Claude나 ChatGPT나 무료는 하루 당 가능한 회수 제한도 있다. 결국 비용 대비 효용이 얼마나 있느냐.. 2024. 8. 2. Anaconda와 가상 환경 관리 Anaconda의 기본 사용법을 설명해 드리겠습니다. Anaconda 자체 설치 방법 Linux:# 설치 파일 다운로드wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh# 실행 권한 부여chmod +x Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh# 설치 실행./Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh macOS:Anaconda 웹사이트에서 macOS 설치 파일 다운로드다운로드된 .pkg 파일 실행Windows:Anaconda 웹사이트에서 Windows 설치 파일 다운로드다운로드된 .exe 파일 실행 # PATH에 추가Anaconda의 PATH 설정 방법을 운영체제별로 설명해드리겠.. 2024. 8. 1. IR RAG 경진대회 후기 - 패스트캠퍼스&업스테이지 AI Lab 1기 1. AbstractGoal of the Competition과학 지식 질의 응답 시스템 구축. LLM의 문제 해결을 위해서 IR을 활용한 RAG로 수행.TimelineApril 08, 2024 - Start DateApril 11, 2024 - First Mentoring (Before Competition)April 15, 2024 - Staring Project DateApril 18, 2024 - Second MentoringApril 23, 2024 - Third MentoringApril 29, 2024 - Final MentoringMay 02, 2024 - Final submission deadlineDescription of the Data과학 상식 문서 4272개 ko_ai2_arc_.. 2024. 5. 7. 주요 ML / DL 성능 지표 (미완성) 머신러닝과 딥러닝에서 자주 쓰이는 성능 지표를 모아 보았다.여러 도메인이 있지만 모든 범위를 다루기 보다는 아래의 부문으로 범위를 줄여서 정리하고자 한다. 일반적인 정확도들, accuracy와 confusion matrix에 나오는 precision, recall 등등과Computer Vision의 Image Classification, Object Detection, Segmentation에서 쓰이는 지표들,NLP의 Classification, 기계번역에서 쓰이는 지표들과,Information Retrieval과 Recommender Systems에서 쓰는 지표들을 모았다. General TP = True Positive = Hit = 실제로도 P(True)고, 예측값으로도 P(True) = PP다... 2024. 4. 28. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음
