AI - DL

Deep Learning 머신러닝딥러닝활용 데이터 형태정형 데이터비정형 데이터데이터 의존도데이터가 적어도, 적정 수준의 성능 확보 가능데이터가 적으면, 성능이 좋지 않음하드웨어 의존도저사양 하드웨어에서 실행 가능고사양 하드웨어(GPU) 필요설명력회귀분석, 의사결정 나무 등 설명력이 강점인 방법론이 있음모델 내부 연산 논리에 대해 추론이 어려움문제 해결 방법분석가가 임의로 문제를 여러 단계로 나누어 해결End-to-End 방식으로 입력부터 출력까지 분석가의 개입 없이 가능특징(Feature) 추출도메인 지식 또는 분석가의 의견이 반영되어 생성(Feature Engineering)딥러닝 네트워크 내부에서 스스로 학습(Feature Extraction) 비정형 데이터의 경우 일반적으로 높은 차원의 형태차원이 ..

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• · 2024. 11. 12.
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AI - ChatGPT API (Day 2)

API 사용 요금API (Application Programming Interface : Software Application 구축하고 상호 작용하기 위한 규칙과 프로토콜의 집합개발자는 API를 사용하여 OpenAI 서버로 일련의 메시지를 보내고, 서버는 모델에서 생성된 메시지를 응답으로 반환OpenAI에서 제공하는 언어 모델마다 별도의 요금 정책이 존재GPT-4가장 우수한 성능을 가진 모델 (현재는 기본 모델)GPT-4o, GPT-4o-mini 라는 모델이 새로 등장첫 번째 GPT-4 모델최대 8,192개의 토큰 처리 가능GPT-3.5의 두 배 처리 능력두 번째 GPT-4 모델 (gpt-4-32k)최대 32,768개의 토큰 처리 가능세 번째 GPT-4 모델 (gpt-4-turbo)유일하게 2023년 4..

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• · 2024. 11. 11.
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AI - ChatGPT API (Day 1)

ChatGPT란?OpenAI 에서 개발한 대화형 인공지능 챗봇GPT : Generative Pre-trained TransformerChatGPT 활용 방법다양한 장르의 콘텐츠 작성프로그래밍 도우미번역과 문체 바꿔쓰기텍스트 요약하기정보 또는 설명 요청하기아이디어 얻기마케팅 준비 ChatGPT 한계점1️⃣ 실시간 학습 능력이 없음영구적으로 기억하는 학습과는 다르게 이전 대화들을 고려하는 In-context learning 방법 사용2️⃣ ChatGPT가 알고 있는 지식의 기간은 2021년까지2021년 이후의 사건 및 업데이트는 반영되지 않았음2022년 이후에 일어난 사건과 관련된 정보를 찾아보면 잘못된 정보를 대답할 가능성이 높음3️⃣ ChatGPT는 정보를 검색하지 않음충분히 검증할 수 없는 상황이라면 ..

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• · 2024. 11. 10.
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AI - ML

Machine LearningMachine Learning 은 기계나 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 인공지능 기술이 기술을 작동하기 위한 필수 조건은 "데이터" 인공지능 분야들을 구분하기 위한 용어 정리인공지능 : Machine Learning 과 Deep Learning 을 포함한 컴퓨터 과학, 전산학, 통계 및 개발 등 모든 관련 기술Machine Learning : 정형 데이터 (데이터베이스의 정해진 규칙에 맞춰 행과 열로 구성된 데이터)를 활용한 인공지능 분야Deep Learning : 비정형 데이터 (영상, 텍스트, 음성 등)를 활용한 인공지능 분야 Machine Learning 도 학습 방법에 따라 3가지로 분류된다. 요즘은 Self-Supervised Learning, Semi..

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• · 2024. 11. 5.
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ML & DL 실습

Machine Learning데이터 -> 특징 선택 -> 학습 -> 결과scikit-learn module (Classification, Regression) -> fit() : 학습 predict() : 예측Deep Learning데이터 -> 학습 -> 결과Pytorch, TensorflowTensor : Array나 Matrix와 매우 유사한 특수한 자료구조로, 차원과 관련있음length = bream_length + smelt_lengthweight = bream_weight + smelt_weightfish_data = [[l, w] for l, w in zip(length, weight)]print(fish_data)[[l, w] for l, w in zip(length, weight)] : z..

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• · 2024. 10. 30.
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