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딥러닝7

RAG 관련 RAG : https://youtu.be/4JdzuB702wI?si=HwFr97AipPOVTchS RAG VS 파인튜닝 : https://youtu.be/WWaPGDS7ZQs?si=1Spdjqio5sd0Vhf1 PEFT(LoRA) : https://m.blog.naver.com/se2n/223375998670 Polyglot ko 1.3b Q/A 모델 - LLMs 모델 경량화 PEFT LoRA (Low Rank Adaptation)와 양자화(quantization) 적용 방법안녕하세요 풀스택 이라떼입니다. 지난 게시물에 이어서 진행됩니다. 지난 게시물에서는 H100 80GB GP...blog.naver.com 2024. 11. 26.
트랜스포머 참고 트랜스포머 : https://youtu.be/6s69XY025MU?si=VE2z3Kr13k07Fh4X 2024. 11. 26.
pytorch 관련 서적 pytorch 추천 서적 딥러닝 pytorch 교과서https://www.yes24.com/Product/Goods/107664335 머신러닝 추천서적 파이썬 머신러닝 완벽 가이드https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001766511 데이터분석 추천 서적 파이썬 데이터 사이언스 핸드북https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000201370283 2024. 11. 26.
YOLO(You Only Look Once) v1 ~ v5 까지 비교 YOLO (You Only Look Once)은 실시간 객체 감지 알고리즘으로, 현재까지 다양한 버전이 출시되었습니다. 이에 대한 성능 비교는 YOLOv1부터 YOLOv5까지 설명하겠습니다. 버전 YOLO v1 YOLO v2 YOLO v3 YOLO v4 YOLO v5 출시년도 2016 2017 2018 2020 2020 입력 크기 448x448 416x416 416x416 or 608x608 608x608 640x640 클래스 수 20개 20개 80개 80개 80개 mAP 63.4% 78.6% 57.9%(COCO) 43.5%(COCO) 50.5%(COCO) 특징 기존의 객체 감지 알고리즘들과는 다르게 전체 이미지를 하나의 네트워크로 처리하여 실시간으로 객체를 감지할 수 있도록 구현되었습니다. 하지만, 작.. 2023. 3. 16.
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