헤매어도 한 걸음씩

구독 중인 뉴스레터를 통해 Torque Clustering 알고리즘을 알게 되어, 관련 자료 및 논문을 읽고 정리한 글 입니다. 해당 뉴스레터 : 물리학의 원리로 푸는 AI의 미래 - 사람의 개입이 없는 완전 자율 학습 모델의 발견논문 : Autonomous clustering by fast find of mass and distance peaks  물리학의 원리로 푸는 AI의 미래 - 사람의 개입이 없는 완전 자율 학습 모델의 발견AI 혁신의 새 장! 호주 UTS 연구팀의 ‘Torque Clustering’ 알고리즘이 자율 학습의 한계를 뛰어넘습니다. 우주의 물리 원리를 AI에 접목해 97.7% 정확도를 기록한 이 혁신 기술을 지금 확인하세요!news.aikoreacommunity.com  Cluste..

Amazon Bedrock을 사용하여 Claude 3.5 Sonnet/Haiku를 호출하는 과정에서 ValidationException 오류가 발생했습니다. 단순한 InvokeModel 에러처럼 보이지만, Cross-Region Inference 설정과 관련된 문제였습니다. 이 문제는 Cross-Region을 지원하는 모든 모델에 적용될 수 있으므로, Amazon Bedrock을 활용하는 분들에게 참고가 되길 바랍니다!! 문제 해결을 위해선 섹션만 확인하시면 됩니다. 1. 발생한 오류 Amazon Bedrock 의 InvokeModel API 를 호출할 때 아래와 같은 ValidationException 에러가 발생할 수 있습니다.ERROR:__main__:Query error: An error occ..

OpenAI 에서 12일간 "12 Days of OpenAI (링크) " 로 라이브스트리밍을 진행했습니다. 이때 ChatGPT Pro 와 o1 Pro 모드를 공개했는데요, 관련 내용을 요약 및 정리한 글입니다.(ChatGPT Pro는 새로운 모델이 아니라, 월 $200의 프리미엄 구독 플랜입니다. 이 플랜을 통해 o1 Pro 모드를 사용할 수 있습니다.)가볍게 읽어주시면 좋을 것 같습니다:)   What Is o1 Pro Mode?OpenAI o1 Pro 소개 자료 : https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pro/ ChatGPT Pro는 OpenAI가 12월 초 출시한 프리미엄 요금제(월 $200) 입니다. o1 Pro 모드는 ChatGPT Pro에서 제공되는 ..

DeepETA: How Uber Predicts Arrival Times Using Deep Learning Uber가 도착시간을 예측하기 위해 왜 딥러닝 모델로 넘어가게 되었는지 알 수 있는 글이다. 아래 본문은 이를 읽고 정리한 내용이다. 우버는 사용자에게 차량 도착 예측 시간(ETA)을 제공한다. ETA를 사용하여 요금을 계산하고, 픽업 시간을 추정하고, 라이더와 기사를 연결하고, 배송을 계획하는 등의 작업을 수행하며, 이를 정확하게 추정하는 능력은 매우 중요하다. 정확한 ETA 추정은 고객에게 긍정적인 경험을 제공하고, 서비스 가격과 운전 경로 등을 설정하는 데도 활용된다. 이 글에선 우버가 ETA 예측 개선을 위해 왜 딥러닝 모델을 선택했고, 어떤 기술을 사용했는지 다룬다. 전통적인 ETA 엔진..

어렵고 복잡한 모델이 아닌 기본 트리모델이 성능이 더 좋은 경우가 있다. 또 인기있는 부스팅 모델인 Light GBM, XG boost은 Tree모델을 고도화한 것이고, 나 또한 프로젝트에서 사용했던 모델이기에 다시 한 번 정확히 이해해보고자 StatQuest: Decision Trees를 보고 정리해봤다. * 이 글은 StatQuest: Decision Trees를 보고 정리한 내용입니다. *  0. Decision TreeDecision Tree는 분류 규칙을 통해 데이터를 분류, 회귀하는 지도 학습 모델 중 하나이다.한 번의 분기 때마다 변수 영역을 두 개로 구분하며, 질문이나 정답은 노드(Node)라고 불린다.맨 처음 분류 기준을 Root Node,중간 분류 기준을 Intermediate Node..