머신러닝 - DEEPLINK CORE Lab

베이즈 정리 완전 이해: 기본부터 머신러닝 활용까지 한 번에 정리!

데이터 사이언스와 인공지능(AI)을 공부하면서 절대 빠질 수 없는 개념 중 하나가 바로 베이즈 정리(Bayes’ Theorem)이다. 이 베이즈 정리는 새로운 사건이

안녕하세요. 오늘은 Meta에서 발표한 새로운 대규모 언어 모델(LLM) 시리즈인 Llama(라마) 4에 대해 알아보고자 합니다. 라마4는 라마3가 2024년 4월에 발표한 뒤

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하도록 하는 기술입니다.챗봇, 번역기, 감정 분석, 검색엔진 등 AI 서비스의 핵심

손실 함수(Loss Function)는 머신 러닝 모델이 학습하는 과정에서 예측의 정확도를 평가하는 중요한 도구이다. 손실 함수의 결과는 모델의 성능을 측정하고, 이를

In our previous post, we explored the characteristics that define a good algorithm. Now, let’s delve into one of the

In the realm of artificial intelligence and machine learning, the success of any model hinges on the quality of the

지난 포스트에서는 좋은 알고리즘이 갖춰야 할 주요 특징들을 살펴보았다. 이번에는 머신 러닝과 인공지능의 핵심 개념 중 하나인 손실 함수(Loss Function)에

인공지능과 머신 러닝의 세계에서, 어떤 모델의 성공은 그 모델을 구동하는 알고리즘의 품질에 달려 있다. “좋은” 알고리즘은 단순히 정확도만을 의미하지 않는다.

When building a machine learning model, the types of data used can vary widely. One approach to handling this variety

머신러닝 모델을 구축할 때, 사용되는 데이터의 유형은 매우 다양할 수 있다. 이 중 하나의 접근법이 바로 “Mixed Data Learning”이다. 이