LangChain2

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  문과생도 이해하는 인공지능 101 MLOpsML 단계: 데이터 수집, 전처리, 모델을 위한 신경망 구축, 학습, 평가 등Ops 단계: 모델 배포, 모니터링, 테스트 등데이터 준비 및 전처리: 판다스, 넘파이모델 학습: 텐서플로, 파이토치모델 배포: 쿠버네티스, 도커모니터링 및 유지보수: 프로메테우스, 그라파나캐글(Kaggle)데이터 사이언티스트들이 경쟁적으로 데이터 분석 문제를 해결하는 플랫폼소타(SOTA: State Of The Art)어떤 분야에서 현재 가장 우수한 기술, 모델 또는 방법론코랩(Colaboratory)구글이 개발한 온라인 노트북 환경주피터 노트북과 유사한 기능 제공, 구글 클라우드에서 실행됨 → 설치형이 아님무료로 사용가능GPU 지원다양한 ML, DL(Deep Learning) 라이브러리, PL(Programming .. 독서(Reading)/오늘의 책(Today's book) 2025. 6. 22.

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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)/CS-머신러닝(Machine Learning) 2025. 4. 28.