2024년 9월 12일, OpenAI는 새로운 고급 모델인 “o1″를 발표했다. 이 모델은 복잡한 작업을 처리하는 데 적합한 새로운 추론 모델로, GPT-4o에
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OpenAI ‘o1’ 모델의 특징과 실제 사용 사례
오늘은 OpenAI의 새로운 모델 ‘o1’이 출시되고 사용해 볼 수 있도록 업데이트 되어, ‘o1’ 모델 소개 및 사용기 포스트를 작성해보고자 한다.
Continue readingOpenAI의 새로운 도약: 복잡한 추론을 가능케 하는 대형 언어 모델 ‘o1’ 출시
오늘은 9월 12일에 발표된 OpenAI의 새로운 대형 언어 모델 ‘o1’에 대해 자세히 소개하고자 한다. ‘o1’은 강화 학습을 통해 복잡한 추론
Continue readingUnderstanding Depth-First Search (DFS): From Theory to Python Implementation
Depth-First Search (DFS) is a widely used search algorithm in graph and tree data structures. It starts from a node
Continue readingOpenAI와 Apple의 협업: ChatGPT와 IOS의 결합
2024년 6월, Apple과 OpenAI가 파트너십을 맺고, OpenAI의 ChatGPT를 Apple의 iOS, iPadOS, 및 macOS 플랫폼에 통합한다는 소식이 발표되었다. 이 협업은 Apple의
Continue readingComprehensive Guide to Noise, Bias, and Variance in Loss Functions: Impact on AI Model Performance and Relationships
The Loss Function is a critical tool in the training process of machine learning models, used to evaluate the accuracy
Continue readingLoss Function의 Noise, Bias, Variance 완벽 가이드: AI 모델 성능에 미치는 영향과 상관관계 분석
손실 함수(Loss Function)는 머신 러닝 모델이 학습하는 과정에서 예측의 정확도를 평가하는 중요한 도구이다. 손실 함수의 결과는 모델의 성능을 측정하고, 이를
Continue readingThe Ultimate Guide to Loss Function: Essential Concepts, Formulas, and Their Impact on AI Model Performance
In our previous post, we explored the characteristics that define a good algorithm. Now, let’s delve into one of the
Continue readingWhat Makes a Good Algorithm? – Exploring the Foundations of Effective Machine Learning
In the realm of artificial intelligence and machine learning, the success of any model hinges on the quality of the
Continue reading손실 함수(Loss Function) 완벽 가이드: AI 모델 성능 향상을 위한 핵심 요소와 고려사항
지난 포스트에서는 좋은 알고리즘이 갖춰야 할 주요 특징들을 살펴보았다. 이번에는 머신 러닝과 인공지능의 핵심 개념 중 하나인 손실 함수(Loss Function)에
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