오늘의 AI머신러닝
데이터 증강을 통해 한 개의 라벨 이미지를 무한 훈련 세트로 변환
머신러닝 모델은 데이터가 많아야 효과적이고, 작은 데이터셋은 과적합을 유발합니다. 데이터 증강은 기존 이미지에 변형을 적용해 새로운 라벨이 올바르게 붙은 예시를 생성하는 방법입니다.
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머신러닝
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DPO: 선호도 쌍을 이용한 모델 정렬 — 보상 모델 없음, 강화학습 없음
DPO는 RLHF의 단계 중 두 가지를 생략하여, 선호도 쌍만으로 모델을 정렬하는 방법을 제시합니다.
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Hugging Face
Hugging Face는 머신러닝 모델을 탐색하고 데이터셋을 확인하며 모델 문서와 기능을 접근할 수 있는 AI 모델 허브입니다.
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