이커머스 시장이 AI와 만나 새로운 패러다임을 만들어가고 있습니다.네피리티는 인공지능(AI) 솔루션 전문기업으로, 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 결합한 ‘AI 고객지원 솔루션’을 출시하며 쇼핑몰 운영의 혁신을 예고하고 있습니다. 이 게시물에서는 해당 솔루션이 어떻게 이커머스 환경을 변화시키고 있는지 자세히 살펴보겠습니다. AI 고객지원 솔루션 관리 화면. ‘AI 고객지원 솔루션’ 소개 네피리티의 ‘AI 고객지원 솔루션’은 자체 개발한 […]
Stable Diffusion 모델은 Stability AI 에서 오픈소스로 공개한 이미지 생성 모델(text-to-image)입니다. Dall-e2나 구글의 Imagen과 같은 기존 모델들보다 필요 컴퓨팅자원을 대폭 줄여 VRAM 4GB이하의 환경에서도 구동이 가능합니다. 이 게시물에서는 Stable-Diffuwion의 간략한 사용방법과 네피리티에서 제공하는 테스트환경에(클라우드) 대해 소개합니다. Stable Diffusion 프로세스(출처 : https://namu.wiki/w/Stable%20Diffusion) Stable Diffusion 소개, 간단한 사용 방법 기본적으로 프롬프트(Prompt)와 네거티브 프롬프트(Negative Prompt)라는 텍스트 키워드를 사용해 […]
지도 학습 알고리즘은 Bias-Variance 트레이드오프의 렌즈를 통해 가장 잘 이해할 수 있습니다. 이 게시물에서는 Bias-Variance 트레이드 오프와 이를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 더 잘 이해하고 데이터에서 더 나은 성능을 얻는 방법을 알아봅니다. 편향(Bias)과 분산(Variance) 개요 지도 학습에서 알고리즘은 학습 데이터에서 모델을 학습합니다. 지도 학습 알고리즘의 목표는 입력 데이터(X)가 지정된 출력 변수(Y)에 대한 매핑 함수(f)를 가장 잘 추정하는 것입니다. […]
지도 학습이란 무엇이며 비지도 학습과 어떤 관련이 있나요? 이 게시물에서는 지도 학습, 비지도 학습 및 준지도 학습에 대해 알아볼 것입니다. 이 게시물을 읽은 후 다음을 알게 될 것입니다. 분류 및 회귀 지도 학습 문제에 대해. 클러스터링 및 연관 비지도 학습 문제에 대해. 지도 문제와 비지도 문제에 사용되는 알고리즘의 예. 준지도 학습이라고 하는 지도 학습과 비지도 학습 사이에 […]
파라메트릭 알고리즘이란 무엇이며 비파라메트릭적 머신러닝 알고리즘과 어떻게 다릅니까? 이 게시물에서는 파라메트릭 머신러닝 알고리즘과 비파라메트릭 머신러닝 알고리즘의 차이점을 알아보겠습니다. 함수 학습 머신러닝은 입력 변수(X)를 출력 변수(Y)에 매핑하는 함수(f)를 학습하는 것으로 요약할 수 있습니다. Y = f (x) 알고리즘은 훈련 데이터에서 이 목표 매핑 함수를 학습합니다. 함수의 형태를 알 수 없으므로 머신러닝 실무자로서 우리의 임무는 다양한 머신러닝 […]
머신러닝 알고리즘은 어떻게 작동합니까? 예측 모델링을 위한 모든 감독 머신러닝 알고리즘의 기초가 되는 공통 원칙이 있습니다. 이 게시물에서는 모든 알고리즘의 기초가되는 공통 원칙을 이해함으로써 머신러닝 알고리즘이 실제로 어떻게 작동하는지 알아볼 것입니다. 함수 학습 머신러닝 알고리즘은 입력 변수(X)를 출력 변수(Y)에 가장 잘 매핑하는 대상 함수(f)를 학습하는 것으로 설명됩니다. Y = f (X) 이것은 입력 변수 (X)의 […]
이 게시물에서는 가장 인기 있는 머신러닝 알고리즘을 살펴보겠습니다. 사용 가능한 방법에 대한 느낌을 얻기 위해 현장의 주요 알고리즘을 탐색하는 것이 유용합니다. 알고리즘이 너무 많아서 압도 당할 수 있지만, 알고리즘이 무엇인지, 어디에 적합한지 알 수 있어야 합니다. 현장에서 접할 수 있는 알고리즘에 대해 생각하고 분류하는 두 가지 방법을 알려 드리고자 합니다. 첫 번째는 학습 스타일에 따라 알고리즘을 그룹화하는 것입니다. […]
파이썬은 머신러닝을 위한 사실상의 공용어가 되었습니다. 배우기 어려운 언어는 아니지만 언어에 특히 익숙하지 않은 경우 더 빨리 또는 더 잘 배우는 데 도움이 되는 몇 가지 팁이 있습니다. 이 게시물에서는 프로그래밍 언어를 배우는 올바른 방법과 도움을 받는 방법을 알게 될 것입니다. 이 게시물을 읽은 후 다음을 알게 될 것입니다. 머신러닝에 사용하기 위해 Python을 배우는 올바른 […]
경사하강법 절차는 머신러닝에서 가장 중요한 방법입니다. 분류 및 회귀 문제에서 오류 함수를 최소화하는 데 자주 사용됩니다. 또한 신경망 및 딥 러닝 아키텍처 훈련에도 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 경사하강 절차를 알아볼 것입니다. 이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다. 경사하강법 머신러닝에서 경사하강법의 중요성 튜토리얼 개요 이 자습서는 다음과 같이 두 부분으로 나뉩니다. 경사하강 절차 경사하강 절차의 해결된 […]
이 글에서 야코비(Jacobian) 행렬이라는 용어는 종종 야코비 행렬 또는 그 행렬식을 모두 지칭하는 데 상호 교환적으로 사용됩니다. 행렬과 행렬식 모두 유용하고 중요한 응용 프로그램을 가지고 있습니다 : 머신러닝에서 야코비 행렬은 역 전파에 필요한 부분 도함수를 집계합니다. 결정자는 변수 사이를 변경하는 과정에서 유용합니다. 이 튜토리얼에서는 야코비에 대해 소개합니다. 이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다. 야코비 행렬은 역전파에 […]