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인공지능과 머신러닝 카테고리의 포스트 8개를 보고 있습니다.
- AI
QLoRA와 양자화
LoRA의 low-rank 어댑터 개념을 시작으로 QLoRA가 기본 모델 가중치를 4-bit로 양자화하는 원리, 선형 양자화 공식과 스케일 계산, 추론 시 발생하는 정보 손실을 정리한 문서.
#ai#llmReadAI데이터 수집과 비식별화, 품질 검증
정형·반정형·비정형 데이터 수집 기술과 데이터 변환, k-익명성·l-다양성·t-근접성 같은 비식별화 모델, 데이터 품질 검증 절차를 정리한 문서.
#ai#data-collectionReadAI자연어 처리의 발전과 Self-Attention
TF-IDF와 RNN, 임베딩의 발전을 거쳐 seq2seq와 Self-Attention, 그리고 BERT·GPT로 이어지는 자연어 처리 기술의 흐름을 정리한 문서.
#ai#nlpRead - AI
지도학습과 Transformer 모델 학습
지도학습의 분류 문제와 로지스틱 회귀를 시작으로 Transformer의 Self-Attention 구조와 PyTorch 학습 루프를 정리한 문서.
#ai#machine-learningReadAI탐색적 데이터 분석과 기초통계량
탐색적 데이터 분석의 개념과 이상치 검출, 상관관계 분석, 중심화 경향·산포도·분포형태 같은 기초통계량과 모멘트, 시각적 데이터 탐색 기법을 정리한 문서.
#ai#statisticsReadAI변수 선택과 차원 축소, 변수 변환 정리
전진·후진·단계적 변수 선택법과 PCA, SVD, NMF 같은 차원 축소 기법, 파생변수 생성, Box-Cox 변환, 불균형 데이터 처리와 인코딩 기법을 정리한 문서.
#ai#statisticsRead