이런, 긴 하루였지만 축하합니다, 통과했어요
우린 신비의 데이터 세트를 검토하고 큐레이팅했습니다 우리가 훈련하고자 하는 데이터의
좋은 샘플 표본을 갖도록 아주 열심히 일했죠
결국 안아주기 데이터셋으로 전환했습니다 트레이닝과 테스트 파트가 포함된 데이터셋
독자였죠 안아주기 페이스 허브에 업로드했어요
이 모든 지침을 거쳤다면 물론 그러셨겠지만
JupyterLab을 따라왔다면 제가 하는 다양한
것에 익숙해지셨을 겁니다 그럼 여러분만의 데이터 세트를 얻게 될 겁니다 허브에 있는 데이터는
다음 세션에서 사용할 수 있죠
그 정도까지 온 걸 축하해요
그래서 여러분이 습득한 기술에 5단계 전략을 추가했습니다 LM을
이용한 비즈니스 문제를 해결하는 5단계 전략 이해와 세 가지 최적화 기술을
재고 데이터셋 큐레이션에 관한 세부 사항을 추가했습니다 그중에는 여러분이 살펴보고 이해해서
프로젝트에 활용할 수 있는 코드도 있습니다 기존 데이터셋의 샘플링 같은 거죠
다음 시간에는 베이스라인 모델에 대해 얘기할 거예요
전통적인 머신 러닝 솔루션을 만들 거예요
어떤 결과가 나올지 보기 위해 전통적이고 고급 기술을 적용할 거예요
정말 기대돼요
거기서 봐요