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..

[2024.10.30] 필수 온라인 강의 Part15 Machine Learning Basic CH04 지도학습 방법론ML 방법론의 분류학습 방법에 따른 ML방법론의 구분 - Supervision      - 입력 데이터(x)에 대해 어떤 결과가 정답으로 나와야하는지 직접 지정해주는 것( 사람이 설정한 라벨(y))- 지도학습(Supervised Learning)        - 일반적인 ML모델의 학습 방식으로, 입력 데이터(x)에서 함수의 출력값이 라벨(y)에 가까워지도록 학습하는 방식- 비지도학습(Unsupervised Learning)         - Supervision, 즉 레이블(y)를 활용하지 않고 입력 데이터(x)로만 모델을 학습하는 방법론지도학습의 세부분류 회귀 모델 : 모델의 종속변수..