Few shot learning은 작은 데이터셋으로도 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있는 기술로, 기존의 대규모 데이터가 필요한 머신 러닝 방법과는 차별화된 특징을 갖습니다. 이를 통해 빠르고 효율적인 학습이 가능해져 머신 러닝의 활용 범위를 확대시키고 있는데요, 오늘은 Few shot learning의 개념과 특징에 대해 알아보도록 하겠습니다.   Few Shot Learning의 개념Few Shot Learning은 기존의 대규모 데이터셋이 필요한 머신 러닝 방법과는 달리, 매우 적은 양의 데이터로도 모델을 학습시킬 수 있는 기술입니다. 주어진 데이터가 제한적일 때에도 높은 성능을 발휘하는 것이 특징이며, 새로운 작업이나 클래스에 대한 학습을 손쉽게 수행할 수 있다는 장점이 있습니다. 보통 매우 적은..

스크래핑과 크롤링은 웹상의 정보를 수집하는 방법으로, 스크래핑은 웹 페이지에서 원하는 부분의 정보를 추출하는 것을 의미하며, 크롤링은 웹사이트를 주기적으로 돌며 정보를 수집하는 것을 의미합니다. 이 둘은 목적, 특징, 그리고 사용되는 기술 등에서 차이가 있지만 사람들이 잘 헷갈리는 내용입니다. 오늘은 스크래핑과 크롤링의 특징과 차이점에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. 스크래핑과 크롤링의 의미 스크래핑과 크롤링은 웹 상의 정보를 수집하는 데 사용되는 두 가지 주요 기술입니다. 스크래핑은 특정 웹 페이지에서 필요한 정보를 추출하여 가져오는 기술을 말하며, 주로 웹 사이트의 특정 부분이나 특정 데이터를 수집하는 데 활용됩니다. 반면에 크롤링은 웹 사이트 전체 또는 특정 범위의 페이지를 자동으로 탐색하면서 데..

중고차를 구매할 때에는 장단점을 충분히 고려해야 합니다. 적절한 차량 선택을 위해 중요한 사항들을 숙지하고, 차량의 상태를 면밀히 확인하는 것이 필요합니다. 또한 가격 협상 전략을 스마트하게 활용하고, 구매 후에는 유지보수와 안전에 대한 필수적인 팁을 알고 있어야 합니다. 이 가이드를 통해 중고차를 스마트하게 구매하고 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 중고차 구매의 장단점 중고차를 구매하는 것은 새 차를 구매하는 것보다 경제적입니다. 새 차의 가치가 급격히 하락하는 반면, 중고차는 초기 가치 하락이 크게 없기 때문입니다. 또한, 최신 기술과 안전장치를 갖춘 차량을 상대적으로 저렴한 가격에 구매할 수 있습니다. 하지만 중고차를 구매할 때에는 잠재적인 위험이 존재합니다. 차량의 이전 사고 여부나 주행기록..

Markdown은 텍스트 기반의 경량 마크업 언어로, 문서의 구조를 표현하는 데 사용됩니다. 간단한 문법을 통해 쉽고 빠르게 서식 있는 문서를 작성할 수 있으며, HTML로 변환이 용이해 웹에서도 활용됩니다. 오늘은 Markdown의 개념과 특징, 그리고 실제 활용 예시에 대해 알아보도록 하겠습니다. Markdown이란 무엇인가? Markdown은 텍스트 기반의 경량 마크업 언어로, 존 그루버에 의해 만들어졌습니다. 이것은 읽기 쉽고 쓰기 쉬운 플레인 텍스트 형식을 사용하여 문서를 작성하는 데 사용됩니다. 주로 웹을 위한 글쓰기 양식으로, README 파일이나 온라인 게시물, 프로필 등을 작성할 때 많이 사용됩니다. Markdown은 HTML과 달리 복잡한 태그를 사용하지 않아도 되므로 문서의 구조를 직..

이번 포스팅에서는 LLM(Large Language Model)에서 Information Retrieval의 개념을 살펴보고, LLM이 정보 검색에 어떻게 활용되는지 알아보도록 하겠습니다. 또한, 실제 파이썬 코드를 사용하여 LLM 기반의 정보 검색을 실습해 보면서, LLM의 활용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. Information Retrieval의 개념 Information Retrieval(정보검색)은 대규모의 정보나 데이터에서 사용자가 필요로 하는 정보를 찾아오는 작업을 의미하는데, 이를 통해 대량의 데이터나 문서 중에서 특정 정보를 효율적으로 찾아낼 수 있습니다. Information Retrieval은 주로 텍스트 기반의 문서에 적용되며, 검색 엔진이나 데이터베이스 등 다양한 분야에서 활..

이번 포스팅에서는 선형(linear)과 비선형(non-linear)의 개념과 차이를 알아보려고 하는데, 특히 선형 함수와 비선형 함수의 특징, 데이터 및 모델에서의 차이점을 살펴보도록 하겠습니다.   선형과 비선형 함수의 개념선형 함수는 입력 변수에 대해 1차식으로 표현되는 함수로, 출력 값이 입력 변수에 비례하여 변화합니다. 수학적으로는 f(x) = ax + b 형태로 나타낼 수 있습니다. 여기서 a는 기울기를 나타내며, b는 y절편을 나타냅니다. 반면에, 비선형 함수는 1차식으로 표현되지 않는 함수로, 출력 값이 입력 변수에 비례하지 않는 형태의 함수를 말합니다. 예를 들어, f(x) = x^2 또는 f(x) = sin(x)와 같은 함수가 비선형 함수의 예시입니다. 비선형 함수는 직선으로 그릴 수 없..