From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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WEBVTT |
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00:00.110 --> 00:05.510 |
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주피터 연구소에서 마지막 시간을 보내게 됐습니다 전통적인 머신 러닝이죠 |
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00:05.510 --> 00:07.100 |
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거의 다 끝났어요 |
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00:07.130 --> 00:09.170 |
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개인적으로는 정말 재미있어요 |
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00:09.260 --> 00:12.290 |
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너무 견디기 힘들진 않았길 바라요 |
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00:12.320 --> 00:17.600 |
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그래도 멋진 경험이었어요 스스로 실험해 보셨길 바라요 기능을 |
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00:17.600 --> 00:23.660 |
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추가하고 실험하면서 더 많은 걸 얻을 수 있는지 보세요 get it |
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00:23.660 --> 00:29.150 |
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이게 마지막으로 본 도표인데 단어 2개가 평균 115 오류로 나왔어요 |
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00:29.180 --> 00:35.390 |
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기억하실지 모르겠지만 원래 Wards NLP 모델에선 더 잘했죠 114 113까지 |
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00:35.390 --> 00:39.320 |
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가능했던 것 같아요 6살쯤요 |
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00:39.680 --> 00:46.010 |
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이제 마지막 모델 두 개를 공개할 거예요 |
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00:46.040 --> 00:54.980 |
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벡터 머신의 벡터 회귀를 지원할 겁니다 전통적인 머신 러닝 |
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00:55.010 --> 00:56.630 |
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기술이죠 |
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00:56.630 --> 01:03.070 |
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데이터 포인트를 가지고 초고층 행성에 맞춰 데이터를 분리할 때 서포트 |
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01:03.100 --> 01:08.560 |
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벡터라는 것을 이용합니다 초고층 행성에 가장 가까운 지점의 |
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01:08.590 --> 01:09.730 |
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벡터죠 |
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01:09.820 --> 01:14.530 |
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여러분에겐 말도 안 되는 얘기일 수도 있고 이미 아는 걸 제가 잘 설명하지 못하는 걸 수도 |
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01:14.530 --> 01:15.100 |
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있죠 |
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01:15.100 --> 01:16.840 |
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어느 쪽이든 상관없어요 |
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01:16.840 --> 01:22.630 |
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라이브러리를 스키킷 배우기에서 그대로 가져올 거예요 사용하기 아주 쉽죠 |
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01:22.750 --> 01:24.970 |
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선형 SVR을 사용해요 |
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01:25.000 --> 01:31.000 |
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더 나은 결과를 내는 다른 종류의 알갱이들도 있지만 실행하는 데 오래 걸리죠 |
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01:31.000 --> 01:36.700 |
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이건 너무 빨리 돌아가요 너무 빠르죠 그래서 제가 제대로 사용하지 않는다는 생각이 |
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01:36.730 --> 01:37.630 |
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들어요 |
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01:37.720 --> 01:44.380 |
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이미 실행해봤고 5초 정도 걸렸지만 다른 커널로 사용한 건 밤새 |
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01:44.380 --> 01:47.890 |
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실행했는데도 아직 안 끝났어요 |
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01:47.890 --> 01:53.920 |
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그 중간쯤인 것 같아요 한번 살펴봐 주세요 |
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01:54.070 --> 01:58.480 |
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하지만 이게 제가 할 수 있는 최선이었어요 |
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01:58.510 --> 02:02.610 |
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어떻게 작동하는지 보죠 |
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02:02.640 --> 02:03.240 |
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준비됐어요? |
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02:03.270 --> 02:04.080 |
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Put it! Put it! 베팅하세요 |
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02:04.080 --> 02:05.700 |
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이제 실행할게요 |
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02:05.970 --> 02:06.990 |
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안 그럴게요 |
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02:07.290 --> 02:09.510 |
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저기 있네요 |
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02:09.600 --> 02:10.470 |
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좋아요 |
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02:10.890 --> 02:12.360 |
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네 |
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02:12.360 --> 02:17.190 |
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노랑, 빨강, 초록이 많이 들어갔어요 |
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02:17.190 --> 02:22.740 |
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확실히 으깨지진 않지만 심각해 보이지는 않네요 |
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02:22.740 --> 02:25.860 |
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Get-Tuck Season 1 닙턱 시즌 1 차트에서는 어떨지 보죠 |
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02:26.940 --> 02:33.210 |
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지금까지는 아주 좋아요 |
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02:33.240 --> 02:35.220 |
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112살요 5분 |
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02:35.250 --> 02:43.680 |
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이전 우승자보다 머리카락이 더 낫네요 그 사람은 단어 한 자루로 선형 회귀 모델이었어요 |
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02:43.710 --> 02:49.980 |
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겉으로 보기에는 좋은 점이 많지만 평균보다 훨씬 높은 점수를 |
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02:50.070 --> 02:52.740 |
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추정하기는 어렵네요 |
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02:52.860 --> 02:58.950 |
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진전이 있긴 하지만 대단한 진전은 없어요 |
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02:59.400 --> 03:03.590 |
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지원 벡터 회귀 모델이에요 |
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03:03.770 --> 03:11.990 |
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이제 마지막 모델로 넘어가죠 임의 숲 임의 숲 퇴행 임의 숲이에요 |
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03:12.020 --> 03:13.610 |
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특별한 기술이죠 |
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03:13.610 --> 03:19.040 |
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작은 모델들을 조합하는 일종의 앙상블 기술이에요 |
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03:19.250 --> 03:27.050 |
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그게 결합하는 모델은 각각 데이터 포인트와 기능의 무작위 샘플을 취합니다 |
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03:27.050 --> 03:32.270 |
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우리 경우엔 벡터의 다른 덩어리를 의미하죠 |
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03:32.390 --> 03:38.900 |
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그걸 바탕으로 훈련하고 그 모델들을 전부 합쳤어요 |
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03:38.900 --> 03:45.350 |
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회귀의 경우 이 미니 모델들의 평균을 취합니다 그걸 임의 숲이라고 |
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03:45.350 --> 03:47.000 |
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하죠 |
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03:47.090 --> 03:49.610 |
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어떻게 되는지 보죠 |
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03:49.610 --> 03:55.700 |
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데이터셋의 형태와 크기에 상관없이 잘 작동한다고 알려져 있죠 |
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03:55.730 --> 03:59.540 |
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하이퍼 매개 변수가 많지 않다는 점에서 좋아요 |
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03:59.570 --> 04:04.520 |
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하이퍼 매개변수는 추가적인 것을 수정하기 위한 추가적인 노브라고 부르죠 |
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04:04.520 --> 04:06.800 |
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다양한 가치를 시도해 봐야 해요 |
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04:07.100 --> 04:09.230 |
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아무 숲이나 있는 건 아니죠 |
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04:09.230 --> 04:11.480 |
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있는 그대로 사용하고 어떻게 되는지 보는 거죠 |
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04:11.480 --> 04:15.560 |
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있는 그대로 사용했으니 어떻게 되는지 보죠 |
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04:15.590 --> 04:19.970 |
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테스터 닷 테스트 무작위 처리기로 통과했어요 |
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04:19.970 --> 04:21.680 |
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다시 한 번 베팅을 걸어요 Put |
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04:21.980 --> 04:25.880 |
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무작위 숲이 더 잘할까요? 아니면 더 못할까요? |
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04:25.910 --> 04:28.010 |
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112가 넘어야 할 숫자죠 |
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04:28.010 --> 04:30.740 |
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전통적인 머신 러닝은 어떤지 보죠 |
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04:30.740 --> 04:31.790 |
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녹색도 좀 보이고요 |
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04:31.790 --> 04:34.130 |
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붉은색도 있고 녹색도 있어요 |
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04:34.370 --> 04:36.830 |
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뛰는 건 비트보다 좀 느려요 |
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04:36.860 --> 04:42.020 |
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녹색과 붉은색이 아주 많이 보여요 |
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04:42.320 --> 04:45.230 |
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하지만 일반적으로 그런 게 있어요 |
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04:45.230 --> 04:46.820 |
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다 됐어요 |
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04:46.820 --> 04:50.060 |
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무작위 숲이 이겼어요 |
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04:50.090 --> 04:52.940 |
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오류는 97달러예요 |
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04:52.940 --> 04:54.920 |
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10만 달러도 안 돼요 |
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04:54.950 --> 04:56.780 |
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손잡이가 9개예요 |
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04:56.780 --> 04:58.610 |
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100달러도 안 돼요 |
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04:58.640 --> 04:59.930 |
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지금까지는 최고였죠 |
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04:59.930 --> 05:02.370 |
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34%가 초록색이에요 |
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05:02.550 --> 05:03.840 |
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우리 대사예요 |
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05:03.840 --> 05:05.130 |
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여기 초록색 점들이 있고요 |
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05:05.130 --> 05:09.450 |
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비트를 예상하는 데 문제가 좀 있었지만 그렇게 나쁘진 않았어요 |
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05:09.720 --> 05:11.310 |
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저 사람 때문에 얼마나 잘 됐는지 보세요 |
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05:11.340 --> 05:14.220 |
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정말 비싼 제품인데 녹색이네요 |
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05:14.340 --> 05:23.340 |
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그리고 대체로 잘 진행되고 있어요 확실히 우승 후보라고 할 수 있죠 |
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05:23.340 --> 05:25.410 |
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축하해요, 랜덤 포레스트 |
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05:25.500 --> 05:27.450 |
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물론 축하할 일이죠 |
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05:27.450 --> 05:34.710 |
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이걸 극복했다면 난수 포레스트 같은 걸 쓸 수 있어요 방금 나온 벡터만 넣는 |
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05:34.710 --> 05:38.160 |
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게 아니라 기능을 추가할 수도 있죠 |
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05:38.160 --> 05:45.540 |
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어떤 기능을 만들어 끼워 넣을 수도 있죠 그걸 이용해서 이 기록을 깰 수도 있고요 97보다 |
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05:45.540 --> 05:49.110 |
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더 잘 만들 수도 있죠 get it |
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05:49.230 --> 05:55.530 |
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전통적인 머신 러닝을 어떻게 즐기는지 보죠 LMS를 |
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05:55.530 --> 05:59.640 |
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시험하기 전에 이게 끝이니까요 |
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05:59.640 --> 06:02.730 |
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그 전에 슬라이드로 간단히 마무리하죠
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