200===Dev Language/Machine Learning 11

o1 모델의 기초 : 정책 초기화(Policy Initialization)🎯 - PART 1

정책 초기화란? 🤔정책 초기화는 AI 모델이 효과적으로 문제를 해결할 수 있도록 기본적인 능력을 갖추는 과정입니다. 마치 아이가 학교에 가기 전 기본적인 지식을 쌓는 것과 같죠!정책 초기화의 3가지 핵심 단계 🚀1. 사전 훈련 (Pre-training)사전 훈련 과정├── 웹 데이터 학습│ ├── 대규모 텍스트 데이터 수집│ └── 자기 지도 학습 수행├── 기본 언어 이해력 개발│ ├── 문맥 파악 능력│ └── 패턴 인식 능력└── 기초 지식 습득 ├── 일반 상식 ├── 도메인 지식 └── 언어 패턴2. 지침 미세 조정 (Instruction Fine-tuning)미세 조정 과정├── 인간 지침 학습│ ├── 명령어 이해│ └── 의도 파악├── 응답 생성 ..

PyTorch 딥러닝의 강력한 도구 🚀

안녕하세요! 오늘은 딥러닝 프레임워크의 강자, PyTorch에 대해 알아보겠습니다.PyTorch가 뭔가요? 🤔쉽게 설명하자면, PyTorch는 레고 블록 같은 존재입니다:Facebook(현 Meta)이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크Python을 기반으로 한 직관적인 인터페이스 제공동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graphs)를 지원하는 특별한 도구PyTorch의 핵심 개념 💡1. Tensor (텐서)# 텐서 생성 예시import torchx = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])y = torch.zeros(2, 2)텐서는 PyTorch의 기본 데이터 구조입니다:마치 NumPy의 배열과 비슷하지만, GPU 연산이 가능자동 미분(Autograd) 기능 내장..

BART 학습 모델: 텍스트 복원의 마법사 🎯

안녕하세요! 오늘은 자연어 처리의 강력한 도구인 BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)에 대해 알아보겠습니다.BART가 뭔가요? 🤔BART는 마치 퍼즐을 맞추는 전문가와 같습니다!Facebook AI가 개발한 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델손상된 텍스트를 원래 형태로 복원하는 것이 주요 목적GPT(디코더)와 BERT(인코더)의 장점을 결합한 하이브리드 모델BART의 구조 🏗️1. 인코더 (Encoder)손상된 텍스트 → 인코더 → 문맥 이해양방향(Bidirectional) 접근으로 전체 문맥 파악BERT와 유사한 구조 사용2. 디코더 (Decoder)문맥 이해 → 디코더 → 원본 텍스트 복원자기회귀(Auto-Regressive) 방식으로 ..

강화학습(Reinforcement Learning) 쉽게 이해하기 🎮

안녕하세요! 오늘은 AI의 핵심 학습 방법 중 하나인 강화학습에 대해 알아볼게요.강화학습이란? 🤔강화학습은 마치 아이가 새로운 것을 배우는 것과 비슷합니다!시행착오를 통해 학습하는 방법좋은 행동은 보상을 받고나쁜 행동은 패널티를 받으면서최적의 행동 방식을 찾아가는 학습 방법핵심 구성 요소 🎯1. Agent (에이전트)학습하고 행동하는 주체예: 게임을 플레이하는 AI 플레이어2. Environment (환경)에이전트가 상호작용하는 공간예: 게임 월드, 물리 시뮬레이션 공간3. State (상태)현재 상황을 나타내는 정보예: 게임에서 캐릭터의 위치, 체력 등4. Action (행동)에이전트가 취할 수 있는 모든 행동예: 좌/우 이동, 점프, 공격 등5. Reward (보상)행동의 결과로 받는 피드백예: ..

딥러닝의 모든 것: 인공지능의 심장 🧠

안녕하세요! 오늘은 딥러닝의 핵심 개념과 작동 방식에 대해 알아보겠습니다.딥러닝이란? 🤔딥러닝은 마치 어린아이가 학습하는 것처럼 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 학습하는 인공지능의 한 분야입니다.인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망 사용데이터로부터 자동으로 특징을 추출하고 학습복잡한 패턴을 인식하고 의사결정 가능딥러닝의 핵심 구성요소 🎯1. 뉴런(Neuron)class Neuron: def __init__(self): self.weights = np.random.randn(n_inputs) self.bias = 0 def forward(self, inputs): return activation(np.dot(inputs, self.weights) + self...

초보자를 위한 딥러닝 완전정복 가이드 🧠

안녕하세요! 오늘은 딥러닝을 정말 쉽게 설명해드릴게요.마치 요리를 배우는 것처럼 하나씩 알아봐요!딥러닝이 뭐예요? 🤔딥러닝은 요리와 비슷해요!요리 레시피처럼재료(데이터)가 있고조리과정(학습)이 있고완성된 요리(결과)가 나와요예시: 고양이 사진 인식하기[사진] → [딥러닝] → "이건 고양이예요!"마치 요리사가 재료를 보고 요리를 만드는 것처럼!딥러닝의 기본 재료들 📝1. 뉴런 (우리 뇌의 신경세포) ⭐ 뉴런입력 →→→ [처리] →→→ 출력마치 요리사가 재료를 손질하는 것처럼정보를 받아서 처리하고 전달해요2. 레이어 (층) [😊😊😊] 입력층 (재료 준비) ↓ [🔄🔄🔄] 히든층 (요리 과정) ↓ [🎯] 출력층 (완성된 요리)딥러닝은..

728x90
반응형