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목록전체 글 (67)
성장通
* 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.챗GPT API를 활용한 챗봇 만들기이승우 지음 챗GPT API를 활용한 챗봇 만들기챗GPT, 아직도 ‘사용’만 하나요? 생성형 AI 실무 개발자가 알려주는 챗GPT 200% 활용하기m.hanbit.co.kr간단 서평2022년부터 현재까지 가장 뜨거운 감자로 부상한 LLM은 전통적인 공룡 기업인 구글, MS는 물론 대 LLM 시대의 신호탄을 터뜨린 OpenAI, 초신성처럼 등장한 앤트로픽 등 다양한 기업들이 연구하고 앞다퉈 서비스를 내놓으며 왕좌를 차지하기 위해 고군분투하고 있는 아이템이다. LLM은 현존하는 인공지능 기술 중 가장 AGI에 근접하다는 이야기도 나올 정도로 막강한 능력을 가지고 있는데, 이와 ..
랭체인 - LangChain 으로 LLM 기반 애플리케이션 개발하기 나는 현재 카일(변성윤)님이 운영 중이신 개발자 글쓰기 커뮤니티인 '글또'에서 9기 멤버로 활동 중이다. 글또는 기술 블로그를 운영하는 데에 관심이 많은 개발자와 여러 IT 관련 직군들이 모여있는 커뮤니티로, 약 5개월간 2주에 한 번 이상 퀄리티 있는 글을 쓰고 이를 서로 공유하는 커뮤니티이다. * 글또(개발자 글쓰기 모임) 소개 글또(개발자 글쓰기 모임) 소개 | 글또 Document글또 소개geultto.github.io 이번 기수에는 유명한 온라인 교육 플랫폼 Udemy에서 글또 멤버들에게 1개 내지는 2개의 강의를 후원해주었고, 나는 당시 LLM 기반 서비스를 만들어보고자 했었기에 '랭체인 - LangChain 으로 LLM 기반..
트랜스포머 기반 LLM의 동작 원리 톺아보기 트랜스포머(Transformer)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 심층 신경망 아키텍처의 한 종류로, 2017년 Google에서 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 등장했다. 이러한 트랜스포머 기반으로 BERT, GPT와 같은 거대 NLP 모델들이 등장했고, 현재는 다양한 변형을 거쳐 NLP 도메인뿐만 아니라 Vision 도메인 등에서도 활발하게 사용되고 있는 알짜배기 아키텍처이다. 이번 포스팅에서는 이 트랜스포머를 깊이 있게 설명하기보다는, 트랜스포머 아키텍처를 가볍게 살펴보고, 이러한 트랜스포머를 기반으로 하는 LLM이 어떻게 동작하는지 단계별로 톺아볼 것이다. 트랜스포머를 좀 더 깊이 있게 알고 싶다면 아래 포..
ALS: Alternating Least Square ALS는 Matrix Factorization 방법 중 하나로, 대규모 데이터셋을 처리할 때 모든 변수를 동시에 최적화하는 대신 한 번에 하나의 변수 세트를 고정하고 다른 변수 세트를 최적화하는 것이다. ALS는 특정 변수 세트를 고정하고 다른 세트를 최적화할 때, 이 최적화 과정을 여러 데이터 분할에 걸쳐 동시에 수행 가능 → 대규모 데이터셋에 대해 효율적인 병렬 처리 가능하다. 이와 같은 능력 덕에, 스케일 아웃이 비교적 용이하다. 또한 ALS는 Convex 목적함수 관점에서의 장점도 가진다. ALS에서 고정된 변수에 대해 다른 변수를 최적화할 때, 각 단계에서의 최적화 문제가 Convex 최적화 문제가 되어 Global minima에 도달할 수 ..
* 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 마테우스 파쿠레 지음 신진수, 가짜연구소 인과추론팀 옮김 박지용 감수 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 | 마테우스 파쿠레 - 교보문고 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 | 데이터 기반의 통찰력 있는 의사결정을 위한 인과추론, 효율적인 영향력 분석을 통한 성공적인 비즈니스 정책 결정온라인 마케팅 예산을 1달러 높이면 구 product.kyobobook.co.kr 간단 서평 '인과관계'는 일상에서도 자주 사용되는 단어이다. 하지만 이 인과관계라는 것은 생각보다 그렇게 만만히 볼 개념이 아니다. 예를 들어, 한 대형마트가 연말을 맞아 초특가 세일을 하는 경우를 살펴보자. 이러한 세일 이벤트를 진행..
고윳값 분해, 특이값 분해 고윳값 분해와 특이값 분해는 두 가지 강력한 행렬 분해 방법으로, 행렬의 분해 및 재구성을 통해 데이터를 더 잘 이해하고 머신러닝 및 딥러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 도구 중 하나이다. 특히 특이값 분해는 데이터 차원의 축소 및 압축, 잠재 요인 모델링, 노이즈 제거, 특징 추출 등에 사용할 수 있는 방법이므로 잘 알아두는 것이 좋다. 고윳값 분해 정방 행렬 $A$의 고유벡터로 이루어진 행렬 $V$와 각 고윳값을 대각성분으로 갖는 행렬 $\Lambda$에 대해 다음과 같은 식이 성립한다. $$ AV = V\Lambda $$ 이때 만약 모든 고유벡터들이 선형 독립이라면 그 행렬의 고유벡터들이 벡터 공간의 기저를 형성한다는 것을 의미하며, 이러한 행렬의 고유벡터들을 열벡터로..