반응형 [생성 AI] 생성모델 커리큘럼 생성 모델 강의 계획안강의 개요강의 제목: 생성 모델의 이해와 응용강의 목표: 생성 모델의 기본 개념을 이해하고, 다양한 생성 모델의 구조와 원리를 학습하며, 실습을 통해 직접 생성 모델을 구현해 보는 것을 목표로 한다.대상: 머신러닝 기초를 이해하고 있는 대학생 및 관련 종사자강의 기간: 12주 (주 1회, 회당 2시간)강의 일정 및 내용주차주제내용실습/과제1주차생성 모델 개요생성 모델의 정의와 역사, 주요 응용 분야논문 읽기: Generative Adversarial Networks (GANs) 원본 논문2주차확률적 생성 모델확률적 모델의 기본 개념, Gaussian Mixture Model (GMM), Hidden Markov Model (HMM)GMM을 이용한 데이터 클러스터링 실습3주차Varia.. 2024. 6. 5. [PyTorch] 11주차: 모델의 성능 향상 기법 강의 목표모델의 성능을 향상시키기 위한 다양한 기법 이해하이퍼파라미터 튜닝과 모델 앙상블 방법 학습모델의 성능을 향상시키기 위한 실습 및 프로젝트 수행강의 내용1. 모델 성능 향상 개요모델 성능 향상의 필요성모델의 예측 성능을 최대화하고, 과적합 및 과소적합 문제 해결실전 프로젝트에서의 성능 향상의 중요성2. 하이퍼파라미터 튜닝하이퍼파라미터 튜닝 개념모델 학습에 영향을 미치는 하이퍼파라미터의 중요성하이퍼파라미터 최적화의 필요성튜닝 방법그리드 서치(Grid Search)랜덤 서치(Random Search)베이즈 최적화(Bayesian Optimization) from sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.ensemble import Random.. 2024. 5. 30. 이전 1 다음 반응형
