일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 챗지피티
- 딥러닝
- ML
- 인공지능
- nlp
- Supervised Learning
- 머신러닝
- bingai
- AI
- Regression
- llama
- prompt
- Deep Learning
- AI 트렌드
- neural network
- supervised ml
- Machine Learning
- feature scaling
- 인공신경망
- 언어모델
- Andrew Ng
- coursera
- 프롬프트 엔지니어링
- learning algorithms
- ChatGPT
- feature engineering
- Scikitlearn
- Unsupervised Learning
- LLM
- GPT
- Today
- Total
목록인공지능 (2)
My Progress

1. IntuitionLinear Regression is not a good method for Classification Problem.Why?One outlier on the right changes the linear regression function. It moves decision boundary dramatically. 2. Logistic Regression2.1 FormulaLogistic function allows the function to be curved unlike the linear regression. This is a sigmoid function aka logistic function. x-axis represents the number z. It outputs a v..

1. 연구목적:GPT-4와 GPT-3.5의 2023 3월과 6월에 스냅샷 된 두가지 버전사이의 변화 측정 2. 연구방법4가지 작업에 대해서 평가 1. 수학문제풀이: 정확도비교2. 민감하거나 위험한 질문에 대한 답변: 답변률3. 코드생성: 생성된 코드로 직접 실행 가능여부4. 시각적 추론: 정확성 추가 측정 방법:1. 생성길이2. 답변이 일치하는지에 대한 중복성과 일관성 3. 4가지 작업에 대한 비교 평가 4. 연구 결과 - GPT-3.5와 GPT-4의 행동이 짧은 시간 동안 상당히 변했다는 것을 확인했다.- 대형 언어 모델의 행동을 지속적으로 평가하고 검증해야한다 출처: https://arxiv.org/pdf/2307.09009.pdf