인공지능2

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  AI/MLOps : ML의 개념부터 최신 NLP 모델까지 📚 목차ML(Machine Learning) 이란?1.1 지도 학습(Supervised Learning)1.2 비지도 학습(Unsupervised Learning)1.3 강화 학습(Reinforcement Learning)Foundation Model과 LLM Model싱글 모달 vs 멀티 모달NLP 모델의 발전과정Langchain과 LangSmith 소개정리1. ML(Machine Learning) 이란?머신러닝(ML)은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 예측하는 기술입니다. ML은 세 가지 주요 카테고리로 나눌 수 있습니다.1.1 지도 학습(Supervised Learning)지도 학습은 정답(Label)이 있는 데이터를 이용해 학습합니다. 모델은 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측.. 프로그래밍공부(Programming Study)/머신러닝(Machine Learning) 2025. 4. 28.

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  텐서플로(TensorFlow)란 무엇인가? 기초 개념과 활용 방법 1. 텐서플로(TensorFlow)란?텐서플로(TensorFlow)는 구글 브레인 팀에서 개발한 오픈소스 머신러닝 및 딥러닝 프레임워크입니다. 텐서(Tensor)와 플로우(Flow)라는 이름에서 알 수 있듯이, 데이터를 텐서라는 다차원 배열로 표현하며 이 텐서의 흐름을 정의하고 계산하는 그래프 기반의 구조를 사용합니다. 이는 인공지능, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 다양한 분야에서 광범위하게 사용됩니다.2. 텐서플로의 특징확장성: 대규모 분산 시스템부터 모바일 기기까지 다양한 플랫폼에서 실행 가능.유연성: 사용자 정의 가능한 신경망 구조를 쉽게 구성할 수 있음.오픈소스: 누구나 무료로 사용 가능하며, 커뮤니티가 활발하게 발전 중.멀티 언어 지원: Python을 중심으로, C++, JavaScript, .. 프로그래밍공부(Programming Study)/머신러닝(Machine Learning) 2024. 8. 16.