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Fejezetek
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0:00Fejezet 1: 두 번째 과제가 실습 과제인데 제출 6월 6일까지 시험은 그대로 다음 주는 온라인 클래스 게시판에 다음 주에 온라인 지난주에 에이저 AI 서비스 처음부터 제정했죠. 302s · Speaker 1
두 번째 과제가 실습 과제인데 제출 6월 6일까지 시험은 그대로 다음 주는 온라인 클래스 게시판에 다음 주에 온라인 지난주에 에이저 AI 서비스 처음부터 제정했죠. 에이저는 여러 가지 AI 서비스를 제공하고 있는데 중에 하나가 오토에이저죠. 오토에이저는 개발자가 직접 여러가지 모델을 가지고 하이퍼 파라미터를 추행해가면서 모델의 성능, 가장 좋은 모델을 선택할 수 있도록 하는 수정으로 진행할 수도 있겠죠. 그런 과정들이 복잡하기…
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5:03Fejezet 2: 하차 위도 경고가 나오면 Q. 300s · Speaker 1
하차 위도 경고가 나오면 Q. Q. Q. Q. Q. 그래서 MS Azure에서는 머신러닉으로 컨셉하시면 Azure 머신러닉으로 나오고 보통 옥스페이스만 생성해야 합니다. Azure에서는 옥스페이스라는 개념을 많이 생성해야 합니다. 머신러닝이 들어가서 항상 모든 것에 대해서 리소스를 관리하기 때문에 리소스 그룹으로 시작을 해야 되고 이 리소스를 어느 에이저 리전에서 돌리는지 해당되게 해야 되고 그다음에 기본적인 에이저 포탈이 있…
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10:03Fejezet 3: Q. Q. Q. Q. 66s · Speaker 1
Q. Q. Q. Q. Q. Q. Q. Q. Q. Q. Q. Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q…
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11:09Fejezet 4: 값을 이용해 줍니다. 300s · Speaker 3
값을 이용해 줍니다. 결합과 퓨디션 값을 스파스에 주문할 때로 엔퍼리트 위반으로 써빈, 퍼블리셔를 할 수 있다. 이제 핸드폰으로죠. 이 핸드폰을 하게 되면 또 하나의 컴퓨팅 리소스가 생생이 되는 거예요. 컴퓨팅 레이저 모델이 올라가 있을 거잖아요. 모델이 올라가 있고 웹소프가 하나 도는 거예요. 웹소프가 오르면서 뭔가 HSTB 리퀘스트가 들어왔을 때 핸드폰 바디에 뭔가 하나가 같이 들어가야겠죠. 핸드폰 쪽에는 url 과 api…
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16:10Fejezet 5: 접수하세요. 여기 나와있는 대로 하시면 돼요. 301s · Speaker 1
접수하세요. 여기 나와있는 대로 하시면 돼요. 커스텀비전도 들어가시면 돼요. 커스텀비전도 들어가세요. 다운로드 받아서 앞쪽 푸시고 여기에서 커스텀비전도 조회를 한 다음에 커스텀비전도 넣어서 클릭하시면 돼요. 커스텀비전도 검색창에서 커스텀비전도 찍어서 커스텀비전도 들어오셔서 클릭 크레이트 옵션은 예측 모델로 만든 거냐 트레이닝을 갖거나 출단하겠습니다. 이미 만들어진 모델도 많이 있어요. 일반적인 오브젝트 스택션, 사람이라든가, …
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Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q 여기까지 해서 커스턴 비전 리소스를 하나 생성해 주시면 됩니다.
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22:13Fejezet 7: 두 가지가 생성됩니다. 304s · Speaker 2
두 가지가 생성됩니다. 트레이닝용 하나는 그 안에 프레딕션용 패퍼용 하나 두 가지가 생성이 됩니다. 그리고 각각 두 가지의 빗값이 생성이 됩니다. 이게 생성이 되면 커스턴 비전 AI로 넘어와서 여기서 urm 커스턴 비전 AI로 넘어와서 여기서 이제 새로운 프로젝트를 생성하는 거예요. 새로운 프로젝트를 생성을 할 때 프로젝트 이름 그다음에 리소스 저희가 포털에서 생성했던 리소스 그다음에 프로젝트 타입이 프레시피케이션이죠. 모델 …
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27:17Fejezet 8: 네임, 리소스, 리소스, 마이, cv프로젝트, 리소션은 안 써도 되고요. 117s · Speaker 1
네임, 리소스, 리소스, 마이, cv프로젝트, 리소션은 안 써도 되고요. 리소스는 여기 있죠. 그 정도 밑에 저희가 그 cv인으로 리소스를 할 생각했죠. 그대로 프레시피케이션 테스트죠. 프레시피케이션. 그 다음에 월드 브레스트. 도메이션 A2. 제로 A2. 작성하면서. 프레스트를 생성하셔서. 프레스트를 생성하셔서. 거기서 이제 태그하고. 태그하고. 태그하고 태그 이미지를 언론시켜서. 학습을 시켜주겠죠. 태그 이미지는 크랙 이미…
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30:12Fejezet 9: 지금 커스텀 비즈안을 위해서 이미지를 해석시키기 위해서 이미지를 업로드하고 있는 거예요. 277s · Speaker 2
지금 커스텀 비즈안을 위해서 이미지를 해석시키기 위해서 이미지를 업로드하고 있는 거예요. 그 다음에 태그들 똑같이 만들어 볼게요. 태그들도 add images 그 다음에 이제 해가 치우기죠. 엄청내역 수도 나올게요. 트랩시피케이션 할 때는 데이터셋의 크기가 비슷해야 되겠죠. 학습을 시킬 때는. 인밸런스된 데이터셋을 올리면 안 되겠죠. 50개 올렸으면 50개 올려야 되겠죠. 그래야 나중에 학습이 안 되겠죠. 서로 나눈 데이터셋을…
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35:56Fejezet 10: 에이커스 쪽은 트윈트 계정으로는 잘 안될 거예요. 300s · Speaker 1
에이커스 쪽은 트윈트 계정으로는 잘 안될 거예요. 리저님 같은 것들이 제한이 좀 있고, 에이저 리소스에 신청하는 제한이 있어요. 옵션도 있고, 퍼블리시가 안 되는 것 같아요. 학생의 경우는 퍼블리시가 안 되는 것 같아요. 일반 계좌만 하는 것 같아요. 퍼블리시를 해서 퍼포먼스 메뉴로 들어가면 URL이 나와요. URL이 나와요. 그 밑에는 키값도 나와요. 키값은 또 잘 모르겠으면 원래 포트 있죠. 포트할을 생생했다고 했죠. 여기…
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40:56Fejezet 11: 됐죠. 됐나요? 여기 퍼블리시를 넣으면 되세요. 300s · Speaker 1
됐죠. 됐나요? 여기 퍼블리시를 넣으면 되세요. 프리스샵을 넣어 가시고 모델 이름은 인터넷으로 할게요. 이렇게 하고 퍼블리시하면 퍼블리시가 돼요. 이게 언퍼블리시가 되죠. 모델이 포기시가 된거에요. 프리딕션 url에서 여기 다 상대의 프리딕션 url 있죠. 이거 두면 여기 이미지 url에 나오죠. 이미지 url에 나오죠. 이쪽으로 호출하는 api url에 나오죠. 그 다음에 밑에 set 프리딕션 키, header to 되있죠.…
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45:56Fejezet 12: 주피터 노트북을 위해서 실행시켜야 되겠죠. 245s · Speaker 1
주피터 노트북을 위해서 실행시켜야 되겠죠. 로컬 파일입니다. 로컬 파일입니다. 같은 걸로 실행시켜서. 그걸 파일에서 하셔도 돼요. 파일에다가 이미지 하나 올려놓고 그냥 공로를 시작하게 하셔도 됩니다. 로컬 파일에서 올릴 거니까. 로컬 파일까지 실행시켜가지고. 그것도 실행시켜 보실 것 같아요. 아까 다운받은 타입을 내셔도 되고 복사하셔도 되고 여기 엔드포인트로 되어 있는 부분을 하고 킥값 되어 있는 부분을 수정해야 되겠죠. 그거…
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50:02Fejezet 13: 애매함도. 그리고 또 AI를 사용하고 간단하게 되어야죠. 301s · Speaker 3
애매함도. 그리고 또 AI를 사용하고 간단하게 되어야죠. 이거는 경로가... 공백도 못해서 공백이 있으면은 오류가 다 좋기 때문에 타르티브 이미지. 학습 안 하는 이미지를 안 선택해서 학습한 거라면 그만 맞춰 보겠죠. 어차피 용리로 100대 차트 시작했기 때문에 이 경로도. 이미지 패스를 자신의 이미지가 있는 방향으로 바꿔주셔야 되겠죠. 그 다음에 실행을 시키시면 나오죠. 99 .4 % 확률로 크랙이라고 하다 해주시는 거죠. …
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55:04Fejezet 14: 학습을 모델이 됐죠. 127s · Speaker 1
학습을 모델이 됐죠. 인터넷에 있는 데이터 또는 이북 공개된 데이터를 중심으로 학습을 했기 때문에 기업에서 유통되는 데이터에서는 학습을 한 적이 없죠. 그래서 제대로 된 답변이 어렵겠죠. 그래서 특정 도메인, 특정 기업에서 유통되고 있는 기관에서 유통되고 있는 문서들을 기반으로 LL이 답변을 해줄 수 있도록 유통하는 것. 그래서 알루신 메시를 제거하는 것. 그런 것들은 예를 들어 보시면. 일반적인 LLM은 밑에 유저가 프롬프트…
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57:11Fejezet 15: 부작용을 하죠. 그래서 우리는 밑에 사용자 지문 들어오는 것들은 그냥 에덴이 나와서 하는 거예요. 313s · Speaker 2
부작용을 하죠. 그래서 우리는 밑에 사용자 지문 들어오는 것들은 그냥 에덴이 나와서 하는 거예요. 우리는 위쪽을 구현하는, 보통은 벡터디비를 만들어서 구현을 하는데 벡터디비라는 말씀은 여러 가지 인덱스를 맨 쪽에 있는 게 PDF가 있죠. PDF는 기업 내부에 문사나 보시면 됩니다. 그런 문서들을 여러 개로 쪼개죠. 청킹을 해서 숫자들을 100점 숫자만 저장할 수 있도록 하는 사용자 질문으로 사용자 질문도 벡터로 사용자 질문벡터…
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1:02:24Fejezet 16: 달가 엄청 많이 더 아니거든 경제에 관련된 주제구나, 무사구나 라고 분류해 볼 수 있겠죠. 244s · Speaker 1
달가 엄청 많이 더 아니거든 경제에 관련된 주제구나, 무사구나 라고 분류해 볼 수 있겠죠. 알선하죠. IDF는 이머스죠. 여러 개 같은 게 있어요. 희소성이 있는 게 각국의 전체를 대표하는 주제가 특정 지을 수 있는 TF -IDF, TF -IDF가 착각할 수 있는. 한 열 번 써버리면 그냥 F에 관련된 주제야. TF -IDF의 특정 단어가 너무 자주 발급되고 bf 파일도 많이 쓰여요 기본적으로 키워드 서치도 엄청 많이 쓰여요 …
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1:06:29Fejezet 17: 수도 있고. 우리는 이제 벡터로 만들 거예요. 301s · Speaker 2
수도 있고. 우리는 이제 벡터로 만들 거예요. 벡터라고 하는 단어 하나는 넘버로 만들 수도 있고. 벡터로 만들 수도 있고. 벡터로 만들 수도 있고. 벡터에서 여러 개의 차원을 만들 수 있고. 자라보는 사람은 제 이름만 알려주면 정보량이 적겠죠. 저 이름도 알려주고 알려주시면 정보량이 맞겠죠. 차원이 늘어날수록 그 특권에 대한 단어에 대한 정보량이 늘어나는 거예요. 그래서 아무튼 이 단어를 그냥 이런 텍스트죠. 텍스터로 저장할 …
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1:11:31Fejezet 18: 단어들이 숫자로, 벡터로 지장이 된다고 하더라. 84s · Speaker 1
단어들이 숫자로, 벡터로 지장이 된다고 하더라. 그 절차를 임베이딩이라고 하더라. 그 임베이딩을 하기 위해서는 임베이딩 모델을 써야 된다고 하더라. 그 임베이딩 모델은 유료로도 있고 부를도 있다고 하더라. ms 에서는 에이 다 같은 미드 모델을 사용한다고 하는데 유료나 그래서 일단 벡터로 지정되면 벡터가 되는 연산이 가능하고 유사도도 계산할 수 있다. 그래서 그 유사도는 코사인 유사도이고 코사인 세탁 각이 작을수록 벡터는 크게…
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1:12:55Fejezet 19: 코사인 이사도는 벡터를 내정하죠. 303s · Speaker 2
코사인 이사도는 벡터를 내정하죠. A하고 B문장을 내정하고 내정한 것은 벡터의 크기로 나누는 거예요. 두 개로 되어있는 게 크기예요. 벡터가 크기가 방향이 있잖아요. 방향이 있는데 크기까지 계산할 필요는 없어요. 우리는 코사인 세탁값을 구하고 싶어요. 길이까지 나누고 싶지 않아요. 그래서 벡터 내정값을 단위 내장값을 바꾼 거예요. 단위 내장값을 바꾸려면 100대 내장값을 100대의 크기로 받는다. 그런가 보다. 그래서 예를 들…
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1:17:59Fejezet 20: 설치하지 마시고요. 183s · Speaker 1
설치하지 마시고요. 아마 스폴드 깔려 있을 거예요. 설치하시면 금방 깔려 있을 거예요. 그 다음에 Example1을 따시면 센텔스 트랜스포머, 버트, 오프라이저, 버트 모델을 가지고 이 두 가지 문장, 아까 그 두 가지 문장에 대해서 어떤 배터리 값을 갖고 있는지 소개하겠습니다. 여기 335페이지에 있는 팁스톱 코드를 복사하셔가지고 구글 코랩에서 시행을 한번 시켜보세요. 택시킬 때 첫 번째 PIP로 센텔스 트랜스포머 설치를 해…