JINetic CODE

어떤 모델을 만들면, 데이터를 넣어서 학습을 하고, 그 성능을 평가를 해야 한다.하지만 이 학습과 평가 과정을 단 한번 수행한다면,그 결과가 운인이 실력인지 알기 어렵다.그래서 우리는 평가를 여러 번 반복하는 전략을 쓴다. Cross Validation과 Bootstrap 방식이 대표적이다. Cross Validation은 모델이 새로운 데이터라 얼마나 잘 작동하는지를 확인하는 성능 일반화를 확인하는데 초점이 있,Bootstrap은 불확실성 평가와 신뢰구간 추정에 초점이 있다. 따라서,Cross Validation은 여러개의 학습/검증 셋을 나눠 모델 일반화의 성능을 평가하고,Bootstrap은 여러 개의 무작위 샘플을 (중복 허용) 생성하여 신뢰 구간을 추정한다.모델 평가 방법├── Cross Vali..

Foundation Model이 뭘까?뭐가 파운데이션 모델이라는데 무슨 말인지 하나도 못 알아 듣겠다.  그래서 공부해본다.  파.운.데.이.션. 모.델.(화장품 아님... ) 1. Foundation Model = '기초가 되는 모델'‘Foundation’은 ‘기초, 토대’라는 뜻이다. 즉, Foundation Model은 다양한 AI 작업의 기반이 되는 범용 모델을 말한다.한 가지 작업만 하는 모델이 아니라,한 번 거대한 데이터로 훈련하면→ 그 모델을 바탕으로 여러 작업에 재활용할 수 있다! 2. 예전에는...옛날엔 이런 식이었다:감정 분석 모델 = 감정 데이터로 새로 학습번역 모델 = 번역 데이터로 새로 학습이미지 분류 모델 = 이미지로 새로 학습작업마다 전용 모델을 따로 만들고 훈련시켜야 했다. ..