머신러닝 Archives - 5 / 2 페이지

Retrieval-Augmented Generation(RAG): 강력한 지식 기반 응답 생성을 위한 AI 기술 소개

현대의 인공지능(AI) 모델은 사용자 질문에 대한 정확하고 풍부한 답변을 제공하기 위해 끊임없이 발전하고 있다. 그 중 하나의 혁신적인 접근법이 바로

Jupyter Notebook과 Jupyter Lab은 데이터 사이언티스트와 개발자에게 필수적인 도구이다.이들 환경에서는 단축키를 사용하여 생산성을 더욱 극대화할 수 있으므로, 단축키를 정리하여 공유

NumPy는 파이썬에서 과학 계산을 위해 널리 사용되는 라이브러리이다. 그러나 가끔 NumPy를 사용할 때 ValueError: operands could not be broadcast together

현대의 인공지능(AI) 모델은 정확한 예측과 성능을 위해 대용량의 빅 데이터로 학습하는 것이 중요하다. 그러나 대용량 데이터를 불러오고 전처리하는 데는 상당한

2024년 5월 14일, Google I/O의 기조연설에서 Google DeepMind의 책임자인 Demis Hassabis가 야심 찬 비전을 발표했다. Project Astra라는 이름의 이 멀티모달

머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 내리는 인공지능의 한 분야이다. 이러한 학습은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화

최근 몇 년간 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나는 자연어 처리(NLP)를 기반으로 한 챗봇, 특히 OpenAI의 ChatGPT이다. 이번 포스트에서는

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야이다. NLP는 텍스트 분석, 감성

오늘은 ‘데이터 사이언티스트(Data Scientist)‘라는 직업에 대해 이야기해보고자 한다. 데이터 사이언스(Data Science)란? 쉽게 접근해보자면, 데이터 사이언스는 크게 데이터에서 의미있는 정보와 지식을

“이상치(Outlier)”란 데이터 세트에서 다른 관찰값들과 크게 다른 값을 가진 관찰 결과를 말한다. 이상치는 데이터 수집, 측정 오류 또는 실제 변동성으로