반응형 AI 공부101 [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 1: 벡터와 벡터 연산! 🏹✨ 안녕하세요! 😊 이번에는 데이터 과학과 기계 학습에서 중요한 리니어 알지브라(선형대수) 개념을 설명해 드릴게요. 오늘 다룰 첫 번째 파트는 벡터와 벡터 연산이에요! 어렵지 않으니 차근차근 함께 보아요! 🤓 1. 벡터란 무엇인가요? 🏹벡터(Vector)는 선형대수의 기본 요소 중 하나예요! 쉽게 말해 벡터는 숫자들의 리스트 또는 화살표라고 생각하면 돼요.예를 들어 [3, 4]는 2차원 벡터예요! 📊벡터는*크기(길이)와 방향을 가졌다는 특징이 있어요. 이 크기와 방향 덕분에 벡터는 공간에서 위치를 나타내거나 데이터를 표현하는 데 쓰여요! 🌍2. 단위 벡터(Unit Vector) ✨단위 벡터는 크기(길이)가 1인 벡터예요. 주로 벡터의 방향만 나타내고 싶을 때 사용해요.3. 벡터 연산 ➕✖️벡터는 .. 2024. 11. 6. [LLM] 허깅페이스란? Hugging Face? ⭐ Hugging Face: AI 혁신의 선두주자 ⭐Hugging Face는 인공지능(AI) 분야에서 새로운 패러다임을 제시하고 있어요! 🤖✨ 자연어 처리(NLP) 모델과 사용하기 쉬운 머신러닝 프레임워크 덕분에 누구나 첨단 AI 기술을 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 열렸습니다. 그렇다면 Hugging Face는 무엇을 하고, 왜 이렇게 큰 인기를 얻고 있는 걸까요? 이번 글에서는 Hugging Face의 혁신적인 기술과 그 영향력을 알아보겠습니다! 🧐🚀 💡 Hugging Face란 무엇인가요?Hugging Face는 자연어 처리(NLP)에 특화된 AI 스타트업으로, BERT와 GPT-2와 같은 사전 학습된 모델들을 통해 텍스트 분류, 질문 응답, 텍스트 생성 등 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성.. 2024. 11. 5. [LLM] 🚀 Claude 3.5로 문서 처리를 빠르고 쉽게! 📝 🚀 Claude 3.5로 문서 처리를 빠르고 쉽게! 📝오늘은 Claude 3.5를 활용해 문서를 효율적으로 처리하는 방법을 알려드릴게요! Claude 3.5는 지능형 문서 처리 (IDP, Intelligent Document Processing)를 지원하며, 이 기술을 통해 스캔된 이미지나 PDF 같은 비정형 데이터를 구조화된 정보로 변환할 수 있어요. 이제 Claude와 함께 문서를 손쉽게 처리하는 방법을 살펴볼까요? 😊 https://claude.ai/ ClaudeTalk with Claude, an AI assistant from Anthropicclaude.ai IDP 기본 워크플로우1️⃣ 문서 로드: 여러 형식의 문서를 수집해 OCR을 사용하여 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환.. 2024. 11. 3. [LLM] 🦙 Llama 3.2: Meta의 새로운 멀티모달 AI 모델 최근 Meta는 Llama 3.2라는 새로운 AI 모델을 출시하며 인공지능 기술의 새로운 경지를 열었습니다. 🎉 Llama 3.2는 텍스트뿐만 아니라 이미지를 함께 처리할 수 있는 최초의 오픈 소스 AI 모델로, 다양한 분야에서 혁신적인 가능성을 제시하고 있습니다. 이번 글에서는 Llama 3.2의 주요 특징, 개선 사항, 그리고 이 모델이 실제로 어떻게 활용될 수 있을지 알아보겠습니다. 🚀 Llama 3.2의 주요 특징 🔍멀티모달 처리 능력Llama 3.2는 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 특히 11B와 90B 모델은 고해상도의 이미지를 분석할 수 있으며, 이미지 캡셔닝 🖼️, 시각적 추론 🧠, 문서 이미지 질문 응답 📝 등의 작업에 적합합니다. 이러한 기능은 AI 비.. 2024. 10. 25. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 26 다음 반응형
