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■ RAG  :  Retrieval-Augmented Generation :  대규모 언어 모델의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스 :  대형 언어 모델은 현재 상황에 대한 최신 정보를 얻기를 거부하지만 항상 절대적인 자신감을 가지고 모든 질문에 답변하는 지나치게 열정적인 신입 사원, RAG는 이러한 문제 중 일부를 해결하기 위한 접근 방식 :  LLM을 리디렉션하여 신뢰할 수 있는 사전 결정된 지식 출처에서 관련 정보를 검색 :  RAG가 없는 경우 LLM은 사용자 입력을 받아 훈련한 정보 또는 이미 알고 있는 정보를 기반으로 응답을 생성, RAG에는 사용자 입력을 활용하여 먼저 새 데이터 소스에서 정보를 가져오는 정..

1. k-최근접 이웃 알고리즘 -k-최근접 이웃 알고리즘 : 어떤 데이터에 대한 답을 구할 때 주위의 다른 데이터를 보고 다수를 차지하는 것을 정답으로 사용, 마치 근묵자흑과 같이 주위의 데이터로 현재 데이터를 판단-즉, 주변에서 가장 가까운 k개의 데이터를 보고 다수결의 원칙에 따라 데이터를 예측한다장점단점-준비해야 할 일은 데이터를 모두 가지고 있는 것이 전부이다-새로운 데이터를 예측할 때 가장 가까운 직선 거리에 어떤 데이터가 있는지를 살피기만 하면 된다- 데이터가 아주 많은 경우 사용이 어렵다-데이터가 크기 때문에 메모리가 많이 필요하고 직선거리를 계산하는데도 많은 시간이 필요하다 - k-최근접 이웃 알고리즘은 실질적으로, 무언가 훈련이 되는 건 없는 셈이다. fit() 메서드에 전달한 데이터를 ..

스터디 제목 : 인공지능 스터디인원 : 4명 기간 : 대략 2개월, 6월 25일 - 8월 30일 (개강 전?) 횟수: 일주일에 한 번, 6P 팀플실교재: 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝목표: 교재 1회독 + 논문 리뷰 및 구현   기존에 세연이랑 같이 하던 스터디가 두 명이 더 늘어나서, 총 네 명이서 인공지능 스터디를 진행하기로 했다사실 인공지능 이라기 보다는 머신러닝과 딥러닝에 초점을 맞춰서 진행할 거고,학부 수업 때 머신러닝 강의에서 들은 내용과 정보와지식에서 들은 비지도 학습 내용에 대한 간단한 복습 및 코드 구현의 목적으로 한 달 동안 교재 한 권을 정해서 개념 학습을 진행하고,나머지 방학 한 달 동안은 논문 하나를 정해서 논문 리뷰 및 구현을 진행하기로 하였다. https://www.yout..