무료 AI 라이브러리

AI를 배우세요.영원히 무료입니다.

1019 누구나 최신 AI를 이해할 수 있도록 독립적인 501(c)(3) 비영리 단체에서 구축한 일반 영어 가이드, 구조화된 학습 경로 및 개방형 라이브러리입니다.

1019무료 가이드
9주제 트랙
~2 min가이드 당
~34h읽기 시간

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다섯 결과 기반 강좌

각 과정에는 명확한 성과, 매핑된 역량, 실습 활동, 그리고 적용된 캡스톤이 포함되어 있습니다.

주제 트랙

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관심 있는 영역으로 뛰어들어 보세요. 모든 트랙에는 여러 개의 일반 영어 가이드가 있습니다.

전체 라이브러리

모든 가이드

1019 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.

기술

테스트 시간 확대

TTA(테스트 시간 확대)는 동일한 입력의 여러 변경된 버전에 대해 훈련된 모델을 실행하고 예측의 평균을 냅니다.

2 분 읽음읽기
기술

네거티브 샘플링 및 노이즈 대비 추정

네거티브 샘플링과 NCE(Noise Contrastive Estimation)는 비용이 많이 드는 전체 소프트맥스를 계산하지 않고도 모델이 거대한 어휘에 대해 학습할 수 있게 해주는 트릭입니다.

2 분 읽음읽기
기술

InfoNCE 및 SimCLR 목표

InfoNCE는 임베딩 공간에서 일치하는 쌍을 함께 끌어오고 일치하지 않는 쌍을 밀어내는 방법을 모델에 가르치는 대조 손실입니다.

2 분 읽음읽기
기술

확률적 가중치 평균

SWA(확률적 가중치 평균)는 최종 가중치를 유지하는 대신 훈련 후반의 여러 지점에서 모델 가중치의 간단한 평균을 취합니다.

2 분 읽음읽기
기술

예측 및 Lion 최적화 프로그램

Lookahead와 Lion은 신경망 최적화에 대한 두 가지 현대적 변형입니다.

2 분 읽음읽기
기술

Mixup 및 CutMix 확장

Mixup 및 CutMix는 두 개의 이미지와 해당 레이블을 혼합하여 새로운 훈련 예제를 생성하는 데이터 확대 방법입니다.

2 분 읽음읽기
기초

삼중 손실 및 측정 학습

삼중 손실은 임베딩 공간에서 유사한 항목을 서로 가깝게 배치하고 서로 다른 항목을 멀리 배치하는 신경망을 가르칩니다.

2 분 읽음읽기
기술

온라인 및 하드 네거티브 마이닝

하드 네거티브 마이닝은 모델이 이미 얻은 쉬운 예제에 노력을 낭비하는 대신 훈련할 가장 유익하고 구별하기 어려운 예제를 선택합니다.

2 분 읽음읽기
기초

라벨 평활화

라벨 스무딩(Label Smoothing)은 어려운 원-핫(one-hot) 훈련 목표를 완화하는 간단한 정규화 트릭으로, 모델에 정답 가능성이 매우 높지만 100은 아님을 알려줍니다.

2 분 읽음읽기
기술

캡슐 네트워크

캡슐 네트워크는 뉴런을 특징의 존재 여부와 포즈를 모두 인코딩하는 벡터를 출력하는 '캡슐'로 그룹화하는 신경 아키텍처입니다.

2 분 읽음읽기
기술

에코 상태 네트워크 및 저수지 컴퓨팅

저장소 컴퓨팅은 순환 네트워크 훈련을 위한 영리한 지름길입니다. 무작위로 연결된 대규모 뉴런 '저장소'를 고정하고 훈련만 시키는 것입니다.

2 분 읽음읽기
기초

장단기 기억 세포

LSTM(장단기 기억) 셀은 긴 시퀀스에 걸쳐 정보를 기억하도록 만들어진 특별한 종류의 순환 신경망 장치입니다.

2 분 읽음읽기

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