Artificial Intelligence

  머신 러닝 _{Machine learning; ML}
  딥 러닝 _{Deep learning; DL}
  자연어 처리 _{Natural language processing; NLP}

2023

• [NLP/자연어 처리] 학습 편향 줄이기(Reducing Training Bias) Jun 08
• [NLP/자연어 처리] 단락 검색과 기계 독해 연결하기(Linking Retrieval and MRC) Jun 08
• [NLP/자연어 처리] Faiss로 확장하기(Scaling up with Faiss) Jun 07
• [NLP/자연어 처리] 단락(段落) 검색 — 희소(稀少) 임베딩 & 조밀(稠密) 임베딩(Passage Retrieval — Sparse Embedding & Dense Embedding) Jun 06
• [NLP/자연어 처리] 생성 기반 기계 독해(Generation-based MRC) Jun 06
• [NLP/자연어 처리] 응답 추출 기계 독해(Extraction-based MRC) Jun 05
• [NLP/자연어 처리] 기계 독해 개요(MRC Intro) Jun 05
• [논문 리뷰] Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (OpenAI blog 2018, GPT-1) May 24
• [논문 리뷰] RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach May 08
• [논문 리뷰 with ChatGPT] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (NAACL 2019, BERT) May 06
• [AI 서빙 기초] 모델 서빙 Apr 30
• [AI 서빙 기초] MLOps 들어가기 Apr 30
• [AI 서빙 기초] 디버깅 예제 & 서버 관리 기초 Apr 30
• [AI 서빙 기초] 도커 기초 Apr 30
• [NLP/자연어 처리] 자기(自己) 지도 사전 학습 모델 Apr 29
• [AI 서빙 기초] 파이썬 버전 컨트롤 Apr 29
• [AI 서빙 기초] 소프트웨어 엔지니어링 Apr 29
• [Machine Learning/머신 러닝] 머신 러닝 프로젝트의 구조화 Apr 13
• [논문 리뷰] Attention Is All You Need (NIPS 2017, Transformer) Apr 04
• [NLP/자연어 처리] 어텐션 기반 Seq2seq 모델, 빔 서치, BLEU 점수 Apr 03
• [NLP/자연어 처리] 순환 신경망(RNN) 아키텍처 Apr 01
• [NLP/자연어 처리] 단어 임베딩 등 Mar 30
• [Deep Learning/딥 러닝] 생성 모델 Mar 22
• [Deep Learning/딥 러닝] 시퀀스 모델 Mar 21
• [Deep Learning/딥 러닝] 컨볼루션 신경망 Mar 21
• [Deep Learning/딥 러닝] 최적화 기법 Mar 20
• [Deep Learning/딥 러닝] 딥 러닝 기초 Mar 20