개발 성장 노트

Ding, B., Qin, C., Zhao, R., Luo, T., Li, X., Chen, G., Xia, W., Hu, J., Luu, A. T., & Joty, S. (2024). Data Augmentation using Large Language Models: Data Perspectives, Learning Paradigms and Challenges. arXiv:2403.02990v4.- upstage 멘토링 2주-1일차 제공 아티클데이터 중심 접근- 최근 인공지능(AI) 연구의 중요한 패러다임 중 하나는 "데이터 중심 접근"- 모델의 성능을 높이기 위해 데이터를 다양하고 고품질로 확보하는 것이 필수적이라는 점을 강조- AI 시스템이 학습할 수 있는 유효한 정보를 확보하는 것이 중요하며, 이..

[2024.10.31] 필수 온라인 강의 Part15 Machine Learning Basic CH05 비지도학습 방법론 비지도학습 비지도학습(Unsupervised Learning) Supervision, 즉 학습용 라벨(Y_train)를 활용하지 않고 입력 데이터(x)로만 모델을 학습하는 방법론- 입력 데이터 사이의 유사성, 관계를 활용 - 행렬분해 등, 별도 방법으로 데이터 행렬의 구조를 분석 - 입력값에 내재된 정보로 가상의 라벨을 생성 - 자기 자신(x)을 라벨로 활용 평가용 라벨(Y_test)은?      -> 활용하는 경우도 있고, 아닌 경우도 있음… 즉, 상관없음.군집화 (Clustering)  - 데이터로부터 패턴을 파악해 데이터를 여러 개의 군집(cluster)으로 나누는 것.  - 서..