Fastai란 무엇인가?
Fastai는 PyTorch 위에서 구축된 딥러닝 라이브러리로, 고수준 API, 전이 학습, 계층적 아키텍처를 제공하여 비전, 자연어 처리, 표 형식 데이터 등 다양한 분야에서 신경망 개발을 쉽게 만들어 줍니다. Jeremy Howard와 Rachel Thomas가 개발한 Fastai는...
7 분 읽기
Fastai
Deep Learning
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Transfer Learning
데이터 부족
데이터 부족은 머신러닝 모델 학습이나 종합적인 분석에 충분한 데이터가 없어 정확한 AI 시스템 개발을 저해하는 현상입니다. 데이터 부족의 원인, 영향, 그리고 AI 및 자동화에서 이를 극복하는 기술을 알아보세요....
6 분 읽기
AI
Data Scarcity
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전이 학습
전이 학습은 한 작업에 대해 학습된 모델을 관련된 다른 작업에 재사용할 수 있게 하는 고급 머신러닝 기법으로, 특히 데이터가 부족할 때 효율성과 성능을 향상시킵니다....
2 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
전이 학습
전이 학습은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하여, 적은 데이터로도 성능을 향상시키고 이미지 인식, 자연어 처리(NLP) 등 다양한 분야에서 효율성을 높이는 강력한 AI/ML 기법입니다....
3 분 읽기
AI
Machine Learning
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제로-샷 러닝
제로-샷 러닝은 AI에서 모델이 명시적으로 학습하지 않은 객체나 데이터 카테고리를 의미적 설명이나 속성을 활용해 추론함으로써 인식하는 방법입니다. 학습 데이터를 수집하기 어렵거나 불가능할 때 특히 유용합니다....
2 분 읽기
Zero-Shot Learning
AI
+3
파인튜닝(Fine-Tuning)
모델 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 소폭 조정하여 데이터와 리소스 요구를 줄입니다. 파인튜닝이 전이 학습을 어떻게 활용하는지, 다양한 기법, 모범 사례, 평가 지표를 통해 NLP, 컴퓨터 비전 등에서 모델 성능을 효율적으로 향상하는 방법을 알아보세요....
6 분 읽기
Fine-Tuning
Transfer Learning
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퓨샷 러닝(Few-Shot Learning)
퓨샷 러닝은 소수의 라벨링된 예시만으로도 모델이 정확한 예측을 할 수 있도록 하는 머신러닝 접근법입니다. 기존 감독학습 방식과 달리, 제한된 데이터로부터 일반화하는 데 집중하며, 메타러닝, 전이 학습, 데이터 증강과 같은 기법을 활용합니다....
5 분 읽기
Few-Shot Learning
Machine Learning
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확장성(Extensibility)
AI 확장성이란 AI 시스템이 전이 학습, 다중 작업 학습, 모듈형 설계 등과 같은 기법을 통해 유연성과 매끄러운 통합을 실현하며, 대대적인 재학습 없이 새로운 도메인, 작업, 데이터셋으로 능력을 확장하는 것을 의미합니다....
4 분 읽기
AI
Extensibility
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