🔢양자화

메모리와 계산량을 줄이기 위해 모델 매개변수의 정밀도를 낮춥니다.

🔁순환 신경망

이전 입력값을 기억하는 루프를 가진 신경망.

📉회귀 입력 특징으로부터 연속적인 수치 값을 예측하는 작업입니다.

입력 특징으로부터 연속적인 수치 값을 예측하는 작업입니다.

⚖️정규화 모델의 과적합을 방지하기 위해 복잡성에 불이익을 주는 기법.

모델의 과적합을 방지하기 위해 복잡성에 불이익을 주는 기법.

🎮강화 학습

누적 보상 신호를 극대화하여 시행착오를 통해 학습합니다.

🎲제한된 볼츠만 머신

가시 유닛과 은닉 유닛을 갖춘 생성형 확률 신경망.

🦾로봇공학

지능형 기계의 설계, 제작 및 작동.

🪞자기 주의

단일 시퀀스 내의 서로 다른 위치를 연결하는 주의 메커니즘.

🌗준지도 학습 소량의 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 결합하는 학습 방식입니다.

소량의 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 결합하는 학습 방식입니다.

🎤음성 인식

음성 언어를 문자로 변환하는 작업.

👨‍🏫지도 학습 레이블이 지정된 데이터를 학습하여 입력값을 알려진 출력값에 매핑합니다.

레이블이 지정된 데이터를 학습하여 입력값을 알려진 출력값에 매핑합니다.

🔊텍스트 음성 변환

텍스트를 음성으로 합성합니다.

✂️토큰화 텍스트를 토큰이라고 하는 더 작은 단위로 나누는 과정입니다.

텍스트를 토큰이라고 하는 더 작은 단위로 나누는 과정입니다.

📚훈련 데이터

머신러닝 모델이 예측을 수행하도록 학습시키는 데 사용되는 데이터셋입니다.

🔄전이 학습

한 작업에서 얻은 지식을 재사용하여 다른 작업의 성능을 향상시키는 것.

🤖트랜스포머

자기주의 메커니즘에 기반한 신경망 아키텍처.

📉언더피팅

모델이 너무 단순해서 데이터의 근본적인 구조를 포착하지 못할 때.

🔍비지도 학습

레이블이 지정되지 않은 데이터에서 학습하여 숨겨진 패턴이나 구조를 발견합니다.

🗜️변분 오토인코더

입력 데이터의 잠재적 표현을 학습하는 생성 모델입니다.

🔤단어 삽입

단어의 의미론적 의미를 포착하는 밀집 벡터 표현입니다.

0️⃣제로샷 학습

모델이 명시적으로 훈련되지 않은 작업을 처리할 수 있는 능력.