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Chapter1. 인공 지능과 학습 데이터 - 1.5 컴퓨터를 위한 번역, 인코딩과 임베딩
원천 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자(벡터)로 바꾸는 과정에는 대표적으로 인코딩과 임베딩이 있습니다.
Jan 04, 2024
기술Chapter1. 인공 지능과 학습 데이터 - 1.4 업계 표준! ‘Data Centric AI’
가장 빠르고 효과적으로 인공 지능의 성능을 향상 시키는 방법은 무엇일까요? 이전까지의 내용을 정리 해보면, 우리는 좋은 인공 지능을 만들기 위해서 ‘파 라미터 개수와 구조가 적절한 신경망을 설계하고, 좋은 학습 데이터를 준비하고, 하이퍼파라미터를 알 맞게 설정해 학습 능률을 올려야 합니다.
Jan 04, 2024
기술Chapter1. 인공 지능과 학습 데이터 -1.3 파라미터 조정하기, 인공지능 '학습'
파라미터를 잘 설정해야 똑똑한 인공지능을 개발 할 수 있습니다. 이 파라미터를 조정해나가는 과정 을 인공지능의 ‘학습(train)’이라고 하며, 학습하는 데 필요한 데이터는 ‘학습 데이터’라고 합니다.
Dec 29, 2023
기술Chapter1. 인공 지능과 학습 데이터-1.2 심층 신경망, ‘딥러닝’과 ‘파라미터’
화제의 ChatGPT는 파라미터 개수가 1750억 개라고 합니다. 그만큼 복잡하고 정교한 연산을 수행하는 셈이지요. 그렇다면 파라미터 개수는 많을수록 좋은 걸까요?
Dec 29, 2023
기술