빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 기계 학습 프레임워크 - 텐서플로(TensorFlow) 텐서플로(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크로, 딥러닝 및 머신 러닝 모델을 개발하고 학습시키기 위한 플랫폼입니다. 텐서플로우는 유연성, 확장성, 다양한 커뮤니티, 그리고 머신 러닝 및 딥러닝 애플리케이션을 구축하는 강력한 도구를 제공하여 많은 사용자들에게 인기를 얻고 있습니다. 주요 특징: 그래프 기반의 계산 텐서플로우는 계산을 그래프로 나타내며, 그래프의 노드는 연산을, 엣지는 데이터(텐서)를 나타냅니다. 이러한 그래프 구조는 분산 환경에서의 학습 및 추론을 용이하게 합니다. 자동 미분 기능 텐서플로우는 자동 미분 기능을 제공하여 복잡한 수학적인 연산과 그래프에 대한 미분을 자동으로 처리할 수 있습니다. 다양한 플랫폼 및 환경 지원 텐서플로우는 다양한 플랫폼 및 환.. 2024. 1. 1. 딥러닝 모델을 구축하고 학습 - 파이토치(PyTorch) 파이토치(PyTorch)는 주로 딥러닝 모델을 구축하고 학습하기 위한 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. 파이토치는 Facebook에서 개발하고 유지보수하며, 유연하고 사용하기 쉬운 구조를 갖추고 있어 많은 연구자들과 개발자들 사이에서 인기를 얻고 있습니다. 파이토치의 주요 특징과 구성 요소에 대해 알아보겠습니다. Tensor - 파이토치의 핵심 데이터 구조는 텐서(Tensor)입니다. 텐서는 다차원 배열로, 넘파이(numpy)의 ndarray와 유사한 기능을 제공합니다. - 텐서는 GPU를 활용한 연산을 지원하여 수치 연산에 최적화되어 있습니다. Autograd - 파이토치의 또 다른 핵심 기능은 자동 미분(Automatic Differentiation)입니다. - Autograd 패키지는 텐서의 .. 2023. 12. 31. GPT Playground 텍스트 생성 관련 하이퍼파라미터인 'Temperature(온도)'와 'Top-p Sampling' GPT Playground에서 사용되는 두 가지 중요한 텍스트 생성 관련 하이퍼파라미터인 'Temperature(온도)'와 'Top-p Sampling' 1. Temperature(온도): **Temperature(온도)**는 확률 분포를 조절하는 파라미터로, 모델의 예측을 보다 랜덤하게 만드는 역할을 합니다. 온도가 높을수록 생성된 텍스트가 더 다양하고 랜덤하게 나올 가능성이 높아집니다. 낮은 온도는 모델이 더 높은 확신을 가진 단어를 선택할 가능성을 높이고, 높은 온도는 여러 다른 단어를 선택할 가능성을 높입니다. 예를 들어, 온도가 매우 낮으면 가장 확률이 높은 단어만 선택되어 반복적이고 예상 가능한 문장이 생성될 수 있습니다. 반면, 높은 온도에서는 더 다양하고 창의적인 결과물이 나올 수 있습니다.. 2023. 12. 28. GPT Playground 하이퍼파라미터 GPT Playground는 OpenAI의 GPT 모델을 시각적으로 탐색하고 실험할 수 있는 인터랙티브 한 웹 기반 도구입니다. 하이퍼파라미터는 모델 학습에 사용되는 여러 매개변수를 의미하며, GPT Playground에서 이들 파라미터를 조정하여 모델의 동작을 변경하고 실험할 수 있습니다. GPT Playground의 주요 하이퍼파라미터: 1. 모델 크기 (Model Size): GPT 모델의 크기는 주로 레이어(layer) 수와 파라미터의 양으로 결정됩니다. 작은 크기의 모델은 더 빠르게 실행되지만 성능이 제한될 수 있습니다. 반면, 큰 모델은 더 많은 파라미터를 가지고 있어 성능이 향상될 수 있지만 학습 및 실행에 더 많은 시간과 계산 리소스를 요구합니다. 2. 배치 사이즈 (Batch Size):.. 2023. 12. 27. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 40 다음
