전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 인공지능에서의 분류 (2) 분류 알고리즘의 학습 인공지능 분류 알고리즘의 훈련은 복잡해 보이지만, 그것은 인간이 배우는 방법과 유사합니다. 아이들이 동물을 식별하는 방법을 생각해 보면 호랑이를 위한 줄무늬 또는 코끼리를 위한 코와 같은 특정한 특징을 그들이 보여준 라벨이 붙은 이미지로부터 연관시킵니다. 분류 알고리즘은 지도 학습이라는 방법을 사용하여 현저하게 유사한 방식으로 훈련됩니다. 모델 학습(Model Learning) 이 단계에서는 분류 알고리즘에 레이블로 표시된 동물 이미지를 보여주는 것과 같이 모든 데이터 포인트에 올바른 클래스로 레이블이 지정된 데이터 세트가 제공됩니다. 이는 훈련 데이터로 알려져 있습니다. 알고리즘의 작업은 이 데이터를 연구하고 입력 기능을 올바른 클래스 레이블과 연결하는 방법을 배우는 것입니다. 예.. 인공지능에서의 분류 (1) 바닥부터 천장까지 책으로 가득 찬 우뚝 솟은 선반이 거대한 도서관의 입구에 서 있는 것을 상상해 보세요. 이 상황에서 책들을 소설, 비소설, 미스터리, 그리고 로맨스의 범주로 분류하려고 하면 이것은 힘든 일처럼 보입니다. 이제 로봇이 여러분을 위해 이 일을 하도록 훈련시킬 수 있다고 상상해 보세요. 이는 각 범주를 학습하고 전체 도서관의 책들을 정확하고 효율적으로 분류합니다. 인공지능의 분류는 이것을 훨씬 더 복잡하고 큰 규모에서 수행하게 됩니다. AI 데이터 분류는 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 레이블로 분류하도록 AI 시스템이 훈련되는 과정입니다. 과거 데이터의 패턴으로부터 학습함으로써, AI 분류는 방대한 양의 데이터를 통해 정렬하여 디지털 카오스로부터 질서를 만듭니다. 인공지능에서 사용되는 분.. 한국어 문서에 대한 BERT 활용 (2) 16.2 KoBERT 사전학습모형에 대한 파이토치 기반 미세조정학습 !pip install sentencepiece !pip install 'git+https://github.com/SKTBrain/KoBERT.git#egg=kobert_tokenizer&subdirectory=kobert_hf' del model del trainer torch.cuda.empty_cache() from kobert_tokenizer import KoBERTTokenizer tokenizer = KoBERTTokenizer.from_pretrained('skt/kobert-base-v1') print(tokenizer.tokenize("안녕하세요. 반갑습니다.")) inputs = tokenizer("안녕하세요. 반갑습.. 이전 1 ··· 15 16 17 18 19 20 21 ··· 97 다음
