그 안에 파인 튜닝이라는 개념이 존재합니다. 파인 튜닝 - 사전 학습된 모델을 특정 목적을 위해서 추가 학슶하는 것- 추가 학습하거나- 전체 파리미터를 미세 조정 파라미터 또는 매개변수는 가중치와 편향... 이며, 여러 오픈 소스가 존재 임베딩 과정 : 문서나 텍스트를 백터화 하는 "은행 몇시에 열어요" 밑에는 메뉴얼 적인 부분 1. 코퍼스 수집 (Raw Data)"은행은 몇 시에 열어요? 대부분의 은행은 오전 9시에 엽니다."2. 데이터 정제 (Cleaning)- 불필요한 공백 제거- HTML 태그 제거- 특수문자 처리→ "은행은 몇 시에 열어요? 대부분의 은행은 오전 9시에 엽니다."3. 청킹 (Chunking) ← 필요시만청크1: "은행은 몇 시에 열어요?"청크2: "대부분의 은행은 오전 ..

머신러닝의 하위 집합 인공 신경망을 통해서 딥러닝은 데이터 속성을 자동 추출하며, 비정형(이미지, 언어) 등 높은 성능 보여줌 전처리 과정 필요예를 들어 : 강아지, 고양이, 햄스터 등 머신러닝은 인간에게 의존하지 않음 즉, 인간 전문가가 머신러닝에서는 "귀", "눈" 등 직접 결정해야함 전통적인 머신러닝에서는 사람이 훨씬 더 많이 개입합니다:강아지, 고양이, 햄스터를 구분한다면, 사람이 직접 "귀 모양", "꼬리 길이", "털 패턴", "코 크기" 같은 특징들을 정의해야 합니다이런 특징 추출(feature engineering) 과정이 매우 중요하고, 전문 지식이 필요합니다어떤 특징이 중요한지 사람이 판단하고 선택해야 합니다딥러닝에서는:사람은 주로 라벨링된 데이터만 제공합니다 (이 사진은 강아지, 이건..