인공지능 (AI)46 허깅페이스란? 허깅페이스(Hugging Face) 쉬운 설명 1. 허깅페이스(Hugging Face)란?https://huggingface.co/허깅페이스는 자연어 처리(NLP) 분야에 특화된 오픈소스 라이브러리와 플랫폼을 제공하는 기업입니다.주로 트랜스포머(Transformer) 기반의 최신 NLP 모델들을 쉽게 사용할 수 있도록 도구와 인프라를 제공합니다.'허깅페이스'라는 이름은 AI가 인간을 돕는 친근한 존재가 되기를 바라는 의미를 담고 있습니다.개발자, 연구자, 기업들이 최신 NLP 기술을 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하여 AI 민주화에 기여하고 있습니다. 2. 허깅페이스의 등장 배경허깅페이스는 2016년에 설립되었으며, 초기에는 대화형 AI 챗봇 개발에 주력했습니다.NLP 분야에서 트랜스포머 모델의 성공으로 인해 이러한 모델들을 쉽게 사용할 수 있는.. 2024. 8. 30. 앙상블이란? 앙상블 쉬운 설명 1. 앙상블(Ensemble)이란? 앙상블은 여러 개의 머신러닝 모델을 결합하여 더 강력하고 정확한 예측 모델을 만드는 기법입니다.개별 모델의 약점을 상호 보완하고 장점을 극대화하여 전체적인 성능을 향상시키는 방법입니다.'앙상블'이라는 이름은 음악에서 여러 악기가 조화롭게 연주하는 것에서 유래했습니다.분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 머신러닝 문제에 적용할 수 있으며, 단일 모델보다 일반적으로 더 높은 정확도와 안정성을 제공합니다. 2. 앙상블의 등장 배경앙상블 기법은 1990년대 후반부터 본격적으로 연구되기 시작했습니다.단일 모델의 한계를 극복하고 예측 성능을 향상시키고자 하는 노력에서 출발했습니다.복잡한 데이터셋에서 단일 모델은 과적합이나 편향 문제에 취약할 수 있다는 인식이 확산되었습니다.통계.. 2024. 8. 29. 랜덤 포레스트 란? (Random Forest) 1. 랜덤 포레스트(Random Forest)란? 랜덤 포레스트는 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 앙상블 학습 방법 중 하나입니다. 여러 개의 의사결정 트리(Decision Tree)를 생성하고, 이들의 예측을 종합하여 최종 결과를 도출하는 알고리즘입니다. '랜덤'이라는 이름이 붙은 이유는 각 트리를 생성할 때 데이터와 특성(feature)을 무작위로 선택하기 때문입니다. 이 방법은 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 문제에 적용할 수 있으며, 높은 정확도와 과적합에 대한 강건성으로 인해 많은 인기를 얻었습니다. 2. 랜덤 포레스트의 등장 배경랜덤 포레스트는 2001년 Leo Breiman에 의해 제안되었습니다.이 알고리즘의 등장 배경에는 단일 모델의 한계를 극복하고자 하는 노력이 있었습니다.기존의 .. 2024. 8. 29. LLM이란? 1. LLM(Large Language Model)이란? LLM은 대규모 언어 모델을 의미하며, 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 인공지능 모델입니다. 이 모델들은 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등 다양한 언어 관련 태스크를 수행할 수 있습니다. LLM은 주로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, chatGPT와 같은 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈가 대표적인 예입니다. 2. LLM(Large Language Model)의 등장배경LLM의 등장은 컴퓨팅 파워의 증가, 빅데이터의 가용성, 그리고 딥러닝 기술의 발전에 기인합니다.기존의 자연어 처리 모델들은 특정 태스크에 특화되어 있었고, 일반화 능력이 제.. 2024. 8. 29. 이전 1 2 3 4 ··· 12 다음 반응형