🤖 인공지능

AIs understand any data in numeric form.And this truth answers the title's question, "It understands them as numeric form". Then, how are they changed into numbers?You must wonder about the rule. The method is 'embedding'.There are several embedding ways. I will deal with basic methods to recent methods including graphical ways. Traditional embedding wayThere are several methods for text embeddi..

LLMs are constructed with a number of parameters. And each of them has certain role for each part of output. Anthropic, who made Claude, published a research about control LLMs by manipulating its paramrters 1. How LLMs learn? 2. The link between parameters and the output. 3. What they developed, the Golden Bridge bot. 4. Applying for AI safety 5. Further research suggestion, similarity with hum..

택시 운행에 있 도착 예정 시간(ETA)은 중요한 정보이다. ETA 정보는 특히 카카오 택시 배차 알고리즘에서도 주요 정보로 사용되며, ETA score가 낮은(고객에게 가장 빠르게 도달할 수 있는) 기사에게 우선 배차된다. 크게 경로 설정, 그리고 해당 경로에 해당하는 소요 시간을 계산하는 과정으로 모델이 구성되며, ETA는 실시간 예측이 필요한 태스크로, latency 최적화도 모델 설계에 중요하게 고려되어야 한다. 각 구역 별로, 아침, 점심, 저녁과 같은 시간대에 따른 거리 당 time duration 값을 batch 학습으로 주기적으로 업데이트되어 저장하는 것을 제안한다. 각 구역 별로 거리 당 이동 시간이 정의되므로, 실제 ETA 예측에서는 이동 경로 내 존재하는 육각형 구역 N개에 대해, O..

머신러닝 모델을 사용하여 재미있는 어플리케이션을 제작하려고 한다. 문득 떠오른 아이디어인데, 프로젝트 수업에서 이 아이디어를 주제로 팀을 만들게 되었다. 기획한 어플리케이션은 모델이 설득력 있는 답변을 내는 것이 중요하여, ML-intensive application라고 할 수 있다. 아래 링크로 첨부한 Andrew Ng의 영상처럼, ML에서 data와 model(code)의 비중은 동등해지거나 data가 더 중요하게 다루어지기 때문에 데이터를 체계적으로 관리하고 싶었다. https://www.youtube.com/watch?v=TU6u_T-s68Y 특히, 1. 데이터 엔지니어링, 모델링을 맡은 팀원들이 동일한 데이터를 다루면 좋겠다. 2. git으로 code versioning을 하듯, data도 변화..

결측치: 측정되지 않은 수치, 무언가의 이유로 인해 측정/기록되지 않은 수치를 말한다. 본 포스팅에서는 인공지능 학습 데이터셋의 결측치를 다루고자 한다. 일반적으로 결측치는 np.nan 으로 표기된다. np.nan이 열마다 얼마나 확인하기 위해서 df.info()를 사용하며, 결과 예시는 다음과 같다. 상단의 표를 보면, 18번째 열인 "TotalCharges"에 11개의 null 값이 있다는 것을 확인할 수 있다. 그런데, 이게 결측치의 전부일까? 😈 1. number 결측치 찾아내기 첫 번째로, df.describe()을 실행한다. 이 함수는 숫자 계열의 데이터들의 평균, 편차, 중위값 등을 알려주는데 EDA(Exploraatory Data Analysis)적인 관점이 필요하다. tenure는 통신사..

Key-note를 듣고 다음 행선지를 정했다. [이전 이야기: 발표 세미나-1] [2023 모두콘 후기] 올해도 실망시키지 않았다, 최고의 인공지능 컨퍼런스👍 (발표 세미나-1) 2023년 12월 9일 토요일, 모두의연구소에서 주최하는 모두콘에 다녀왔다. Share Value, Grow Together 누구나 함께 지식을 공유하고 성장하는 연구 문화를 전파합니다. 모두의 연구소는 위와 같은 모토를 inseon.tistory.com [MODULABS] 어느날 연구실을 차려버렸다. 원래 카카오브레인의 이미지 생성 모델인 Karlo 개발기를 들으려다가, 어느날 연구실을 차려버렸다가 발표 장소가 가깝기도 하고, 카카오브레인 발표 라이브가 후에 공개되지 않을까라고 생각하고 이 발표를 들었다. (아직 Key-not..

2023년 12월 9일 토요일, 모두의연구소에서 주최하는 모두콘에 다녀왔다. Share Value, Grow Together 누구나 함께 지식을 공유하고 성장하는 연구 문화를 전파합니다. 모두의 연구소는 위와 같은 모토를 가지고 있는데, 이런 컨퍼런스가 아니면 인공지능 학계, 산업계에 있는 분들과 이야기할 수 있는 기회가 많지는 않은 비수도권 대학 재학생으로서, 지연, 학연, 혈연이 아니라 모두연이라고 할 만큼, 누구나에게 참가 기회를 주는 LAB, 풀잎스쿨, 그리고 작년부터 참가한 모두콘을 포함한 모두연의 프로그램들은 저에게 정말 소중하다고 할 수 있다! 또한, 인공지능 중 하나의 주제만 다루는 것이 아니라 text, image, 3D, video, robotics 나아가 AI+X, AI 스터디, AI..

수강 계기 🛫 최근 스스로 되돌아보았을 때, 논문 이해하기 / 인공지능 수학적 원리 이해하기 / 코드 빠르게 익혀서 사용하기 이런 능력을 기른 반면, 인공지능의 기초가 부족하다는 생각이 많이 들었다. 항아리를 크고 멋지게 만들더라도, 아래에 작은 구멍 하나가 있으면 물이 새듯이 기초에 대한 부족함을 많이 느꼈다. 이를 보완하기 위해 Kaggle의 competition, learning을 통해 지속적으로 공부하기로 마음 먹었다. Kaggle 강의 후기 🏁 위와 같이 학습 코스는 설명 부분인 Tutorial과 실습 부분인 Exercise로 구성되어 있는데, 학습 코스의 주제를 설명하기 위한 스토리텔링이 잘 갖추어져 있어 이해하기에 좋았고 다른 사람에게 배운 것을 설명할 때에도 매우 유용한 아이디어를 많이 배..