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LLM, 추천 알고리즘1. LLM2. 추천 알고리즘1. LLMLLM(Large Language Model)은 대규모 언어 모델을 의미합니다. 자연어 처리(NLP)와 자연어 이해(NLU)의 주요 기초 기술로 사용됩니다. 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 텍스트 생성, 문맥 이해, 번역, 질문 답변, 요약 등의 작업에 활용됩니다. 생성형 AI 등을 예로 들 수 있습니다. 2. 추천 알고리즘사용자의 선호도와 행동 데이터를 기반으로 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하는 기술입니다.추천 알고리즘의 종류는 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 필터링, 지식 기반 추천, 기계 학습 기반 추천 등이 있습니다.참고 사이트 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요? | IBM대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 ..

패션 MNIST 데이터셋 사용해서 인공지능 학습하기1. MNIST2. 코드 설명 인공지능 복습하기 위해 포스팅 하고 있습니다.1. MNIST머신러닝과 딥러닝을 처음 배울 때 많이 사용하는 데이터셋 중 하나입니다. 2. 예제 코드# 패션 MNIST 데이터셋 로드fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 패션 MNIST 데이터셋을 로드한 후 데이터셋을 훈련용과 테스트용으로 분리합니다.훈련 데이터는 모델을 학습할 때 사용되는 데이터이고, 테스트 데이터는 모델을 테스트할 때 사용되는 데이터입니다. # 클래스 이름 정의class..