Machine Learning/유튜브, 책, 아티클 정리15 만들면서 배우는 생성 AI 정리 1장 computer vision 쪽을 더 공부하기 위해서, 이전 기법부터 지금까지의 흐름이 잘 정리된 책을 찾고 있었는데 마침 새로 나왔길래 읽으면서 정리해보려고 한다. 각 장의 내용 중 굳이 정리할 필요가 없는 내용은 건너뛸 예정이라 목차의 번호가 띄엄띄엄 있을 수 있다. Chapter 1. 생성 모델링 1.1 생성 모델링이란? 생성모델링이란, 주어진 데이터셋과 유사한 새로운 데이터를 생성하도록 모델을 훈련하는 머신러닝의 한 분야입니다. 도식화해보면, 1) 우리가 만들려는 이미지와 유사한 샘플들을 훈련데이터로 모아서, 2) 생성모델이 훈련데이터가 가진 픽셀 간의 복잡한 관계를 정의하는 규칙을 학습하고 3) 새롭고 사실적인 이미지를 만들기 위해 생성모델에 랜덤한 잡음을 더해서 만들어진 것이 최종적인 outp.. 2023. 9. 28. Machine Learning Yearning Book 정리 이 책은 Andrew Ng 교수님이 이북 형태로 공개한 책으로, 머신러닝 프로젝트를 구조화하고 개선하는 전략과 다양한 기법을 소개한다. 단순히 개념 소개라기보다는 머신러닝 모델을 만들면서, 접할 수 있는 다양한 케이스들에 대한 소개와 방법들을 예시와 함께 정리해놓은 책이다. 전체 58장으로 구성되어 있고, 무료로 다운로드 가능하기 때문에 실무적인 내용이나 트레이닝할 때 유의할 점 등을 어깨 너머로 배우기에는 좋은 책인 것 같다. 약 120페이지 정도이고, 주변의 번역해놓은 블로그도 많아서 영어 번역이 귀찮으신 분들은 참고하시면 좋을 것 같다. 책 정리는 모든 내용을 정리하기 보다는 내가 보면서 중복되는 내용 제거하고 도움될만한 것들 참고용으로 정리했다. 데이터 양과 모델 성능의 관계 전통적인 머신러닝 방.. 2023. 9. 15. DAN 2023 요약 (팀네이버 컨퍼런스) 네이버에서 지난 8월 24일에 진행한 컨퍼런스 다시보기가 풀려서, 들은 내용을 조금 정리해보았다. 기술 트렌드를 보기 위한 목적이라서 개별 네이버 사업분야의 발전 방향보다는 네이버의 AI 방향성과 새로 나온 하이퍼클로바가 어떤 부분에 집중하는지에 대해서 정리했다. (다시보기 링크) 전체 구성 1. 오프닝 키노트를 시작으로 네이버가 출시한 하이퍼클로바 X에 대한 소개 2. 주요 사업부/프로덕(검색, 광고, 쇼핑, 페이, 웹툰)에 대한 성과, AI 적용(이 부분이 많은 부분을 차지하고 있진 않았다.) 3. 하이퍼 클로바X를 사용한 스타트업들의 후기 이렇게 3개 정도로 나눠볼 수 있을 것 같다. 주요 인사이트 앞서 말했듯이 전체 세션이 모두 다 기록할 필요는 없고, LLM 관점에서 어떻게 활용하고 장점이 있는.. 2023. 9. 15. 이전 1 2 3 4 다음
