머신러닝
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LLM을 이해하기 위하여 반드시 알아야 할 용어 7가지!AI&ML 2024. 9. 22. 10:27
인공지능이 빠르게 발전하면서, LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 우리 생활의 다양한 영역에 큰 영향을 미치고 있습니다. 하지만 LLM의 개념을 깊이 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 용어들을 먼저 알아야 합니다. 이번 글에서는 LLM을 이해하는 데 필수적인 7가지 용어를 소개하겠습니다. 간단하게 개념정도만 익혀보도록 하겠습니다.1. 머신러닝 (Machine Learning)머신러닝이란?머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습할 수 있게 만드는 기술입니다. 즉, 컴퓨터는 데이터를 분석하고, 패턴을 찾고, 이를 통해 미래의 데이터를 예측할 수 있습니다. 이는 LLM이 데이터를 기반으로 언어를 이해하고 생성하는 방식의 핵심이 됩니다.머신러닝의 유형머신러닝은..
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Hugging Face 로 AI 모델 맛보기!!AI&ML 2023. 2. 5. 22:46
챗GPT를 비롯하여 최근에 AI 열풍이 핫하다. 2000년대 초반 닷컴 버블에 비유하는 사람들도 있다. 그 열풍은 주식시장에서 비슷하긴하다. AI를 적용한다는 발표만해도 미국 주식중에 몇십%씩 폭등하는 종목들도 허다하다. 그 모습이 이전에 닷컴버블과 유사하다고 생각하는 사람들이 있는건 어찌보면 당연한 현상인듯 하다. 현존하는 AI 기술이 챗GPT같은 NLP기반의 대화형 모델만 있는것은 아니다. 여러가지 많은 모델들(pre-trained)이 공개되어 있고, 그런 것들을 맛볼수 있는 사이트도 있다. 오늘 소개할 Hugging Face라는 사이트이다. 여러가지 공개된 AI모델들이 등록되어 있는, 커뮤니티 사이트이다. 아래 링크에서 확인할수 있다. https://huggingface.co/ Hugging Fac..
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초간단한 AI모델 만들기(구글Colab)-Iris.csvAI&ML 2023. 2. 2. 23:13
안녕하세요. 오늘은 간단한 머신러닝을 활용하여 AI모델을 만들어보기로 할께요. AI모델이라고 하면 굉장히 어렵게 느껴지죠. 그렇습니다^^ 저도 아직 배우는 중이라 딥한 내용은 많은 공부가 필요합니다. 하지만, 간단한 AI모델을 실제로 만들어보면, 어느정도 감이 잡힐거에요. 이전에는 개발자 마인드가 강해서 항상 환경을 로컬에 설치해서 테스트를 하는 습관이 있었는데요. 요즘은 어떤시대인가요? 네 그렇습니다. 클라우드의 시대죠.^^ 복잡한 셋팅을 하는데 시간을 낭비하지말고, 이미 만들어진 환경을 가져다 쓰면 되는 시대입니다. 저같은 경우 데이터 분석및 모델 학습을 위해서 Spark 클러스터를 생성해서 테스트를 하면되지만, 간단하게 테스트할때는 이미 만들어진 구글Colab을 사용하는데, 아주 간편하고 쉬워서 좋..
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IoT + AML 활용한 Predictive maintenance(예측유지관리)AI&ML 2022. 12. 29. 10:34
Predictive maintenance 는 예측유지관리라고 한다. 예측 유지 관리는 센서, 인공 지능 및 데이터 과학의 조합을 사용하여 장비 유지 관리를 최적화한다. 유지보수 비용을 최소화하고 가동 시간을 최대화하여 기업의 이익과 상당한 가치를 제공한다. 기업의 최대 목표는 이익이다. 이익 = 매출액 - 원가 로 나타낼수 있다. 장비나 생산설비에서 Predictive maintenance 를 이용하여 유지보수 비용을 줄여 제품에 대한 생산원가를 낮출수 있다면, 회사에 이익을 가져다 줄수 있을 것이다. 기업의 가치 증대 이러한 예측유지관리로 비용만을 절약할수 있을까? 소비자들은 그 기업에서 생산되는 제품을 단순히 기능이 뛰어나서 디자인이 이뻐서? 만은 아닐것이다. 그 회사에 대한 신뢰나 믿음도 그 제품을..
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머신러닝 이해하기 - 랜덤변수,확률분포AI&ML 2022. 11. 18. 21:35
최근에 머신러닝에 대한 관심이 많아지면서, 나 같은 일반인이 겁없이ㅋㅋ 머신러닝에 도전하다가 벽에 부딪히곤하는데 그것이 바로 확률과 통계와 같은 수학의 개념을 알아야하기 때문인것 같다. 이 말을 듣는 순간 바로 포기하는 사람이 있을지도 모르겠다. 나도 그 많은 수포자중에 하나였으니^^ 하지만, 약간의 희망이 있을지도 모르겠다. 확률의 모든 개념을 100%이해하지 못하더라도, 머신러닝과 관련된 개념들만이라도 조금씩 살펴보면 기본적인 머신러닝을 이해할수 있을거라 생각한다. 아래는 가장 기초적인 개념이다. 💡 랜덤변수,확률변수 랜덤변수 : 어떤 사건에 대해서 값이 달라지는 변수. 여기서 변수는 함수를 나타낸다. 확률변수 : 어떤 사건에 대한 변수를 상수처럼 나타내는것 F(A) = 0.1 A는 주사위 1이 나오..
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머신러닝이란?AI&ML 2022. 4. 12. 23:59
사전적의미는 "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고한다. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B8%B0%EA%B3%84_%ED%95%99%EC%8A%B5#%EC%A0%95%EC%9D%98 기계 학습 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 ko.wikipedia.org 일단 머신러닝은 AI의 연구범위안에 포함되고, 딥러님은 머신러닝에 포함되는 영역이라고 이해하자. AI > 머신러닝 > 딥러닝 이런순으로 범위가 정해진다고 보면된다. 그럼...머신러닝이 일반 프로그램이랑 뭐가 다를까? 우리는 프로그램을 개발할때 Input 이 있으면 Output 있고, 이러한 결과물을 내기위해서 로직을 프로그래밍하고 그것..