https://learn.microsoft.com/ko-kr/credentials/certifications/resources/study-guides/dp-900 시험 DP-900: Microsoft Azure 데이터 기본 사항 핵심 데이터 개념 설명(15~20%) 핵심 데이터 워크로드 유형 설명 스트리밍 데이터 설명 배치 데이터와 스트리밍 데이터의 차이점 설명 관계형 데이터의 특성 설명 데이터 분석 핵심 개념 설명 데이터 시각화(예: 시각화, 보고, 비즈니스 인텔리전스(BI)) 설명하기 막대형 차트 및 원형 차트와 같은 기본 차트 유형 설명하기 분석 기술(예: 설명, 진단, 예측, 규범, 인지) 설명하기 eLT 및 ETL 처리 설명 데이터 처리의 개념 설명 Azure에서 관계형 데이터로 작업하는 방법 ..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C148x148/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/eVtEkA/btsFHnhzyxC/RBYJWx6IdEv0pVK53TaKiK/img.png)
개요 자연어 처리 영역에서 LLM의 성능을 평가하는 것은 중요한 측면입니다. 이 평가를 위한 주요 도구 중 하나는 ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) 측정항목입니다. ROUGE는 주로 LLM의 텍스트 생성 품질을 평가하는 데 사용됩니다. GPT-2와 같은 LLM은 종종 텍스트 완성이나 요약과 같은 작업에 참여합니다. 생성된 텍스트의 효율성은 확장성 및 일관성 문제로 인해 사람의 판단만으로는 효과적으로 측정할 수 없습니다. 예를 들어, 아래 코드를 실행하여 다음 프롬프트에 따라 텍스트를 생성하세요. 여기에 어떤 점수를 할당할 수 있는지 생각해 보고 다양한 텍스트에 점수를 매기는 표준화된 측정 기준을 생각해 보세요. # Generate tex..
한빛출판사 프리뷰어스 사이트에 기고한 내용입니다. https://www.notion.so/modeling-chatGPT-04fc8db66274499abcc2687f9891d89e chatGPT의 지식에 해당하는 부분은 말그대로 FACT, 사실이 기재되어있어야 한다. 정확하지 않은 정보가 아닌 경우, 사용자에게 신뢰도는 매우 하락할 수 있다. 또한 chatGPT에 사용할 LLM모델을 직접 만드는 경우, 대량의 문서를 학습시켜 만들지만, 일반적으로 규모가 작은 개발회사에서 적은 비용으로 LLM modeling을 바로 할 수가 없다. GPU보드 주문부터, 또는 Cloud서비스를 통해 instance를 갖추고 그 안에 LLM Modeling할 인프라부터 설계해야 된다. chatGPT를 위한 LLM생성 기본적인 ..
https://github.com/iarai/science4cast GitHub - iarai/science4cast: Details for the Science4Cast competition Details for the Science4Cast competition. Contribute to iarai/science4cast development by creating an account on GitHub. github.com 토치 심플 모델 #책 #파이토치 딥러닝 마스터 소스코드 https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code GitHub - deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code: Code for the book Deep..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C148x148/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/K0wqG/btsDhgKuRYA/Ds0cvwrRv1kmuaBPD2AluK/img.png)
If you want to time how long it takes for a whole cell to run, you’d use %%timeit like so: Debugging in the Notebook With the Python kernel, you can turn on the interactive debugger using the magic command %pdb. When you cause an error, you'll be able to inspect the variables in the current namespace. https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html Built-in magic commands — IPyt..
* 일반적으로 변수가 많을수록 회귀 모델의 학습 데이터에 대한 성능은 높아지고, 학습하지 않은 데이터에 대한 성능은 낮아짐. 변수가 많아지면 변수의 해석력도 낮아짐. -> 회귀모델이 지니고 있는 학습의 특성때문임. 종속 변수를 설명하는 독립 변수의 설명력이 있을 때 각각의 독립 변수가 지니고 있는 이 설명력을 중복으로 가져가ㅣ는 못함. 예를들어, 키와 발의 크기를 이용해 몸무게를 예측한다고 했을 때, '키'라는 변수가 지니고 있는 설명력과 '발'이라는 변수가 지니고 있는 설명력이 겹치는 부분이 있을텐데, 이에 대해 각각의 변수가 중복으로 가져가지 못함. 그러면 키나 몸무게 하나만 적합시켰을 때, 그 변수의 영향력 보다 적게 나오게 됩니다. 이러한 문제 때문에 적절한 변수만 선택해 사용하는 것이 중요함. ..
https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536 Introduction to Generative AI - 한국어 | Google Cloud Skills Boost 생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 직접 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대 www.cloudskillsboost.google All Readings: Introduction to Generative AI (G-GENAI-I) Here are the assembled readings on generative AI: ● Ask a Techspert: What is generat..
pip install numpy pillow matplotlib ipython tensorflow tensorflow_hub imageio Activation Function 활성화 함수 뉴런은 0 또는 1 두가지 값만 출력할 수 있는 기계 작은 숫자를 입력받으면 0에 가까운 숫자를 출력하고, 어느 정도 큰 숫자를 입력받으면 1에 가까운 숫자를 출력함 시그모이드 함수: 0~1 사이로 하이퍼볼릭 탄젠트 함수 -1~1 사잇값 탄젠트는 원점을 기준으로 대칭 렐루 ReLu : 0보다 작은 값은 0으로 만들고, 0보다 큰 값은 그대로 출력. 단일 뉴런 보다는 여러 개의 뉴런으로 구성된 신경 다발의 정보전달 형상. 기술기 소실문제 해결에도 사용 리키 렐루> 0 보다 작은 값을 버리지는 않고 원본 그대로 출력하지 않..
- Total
- Today
- Yesterday
- 기본
- MachineLearning
- LECTURE
- mongodb
- 통계
- nvidia #gan
- quiz
- ML
- geometry
- Shell
- linkedin-skill-assessments-quizzes
- 알고리즘
- tag hello
- Paper
- 파이썬
- 자바
- Neo4j
- amazon
- LeetCode
- extract archive multiple files
- pytorch
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 | 31 |