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[Revised Edition] The Complete Guide to Python Machine Learning

Cross-Validation - Understanding K-Fold and Stratified K-Fold - 02

좋은 강의 감사합니다.

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ryoojj89983756

2 asked

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안녕하세요 선생님,

인프런에서 진행하는 추석완강 챌린지에서,

선생님 강의를 신청하여 수강하고있습니다.

강의는 너무 잘 듣고있고,

오늘 미션이라 특별히 궁금한점은 없지만

질문 남겼습니다.^^

 

저는 원래 Spring 기반의 백엔드 개발을 하다가,

이직을 하면서 생성형 AI기반의 서비스를 개발하는

업무를 담당하게 되었는데, RAG 기반 서비스 개발을 하면서 LLM을 공부하다보니, 딥러닝의 기초 없이,

attention이나 트랜스포머 아키텍쳐를 이해하기에는 어려움이 있어 선생님 강의를 통해

머신러닝 - 딥러닝 공부를 할 계획을 가지고 있습니다. 감사합니다.

python 머신러닝 통계

Answer 2

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dooleyz3525

안녕하십니까,

강의를 잘 듣고 계시다니, 저도 기쁘군요.

추석인데도 열공하시고 좋은 글까지 남겨 주셔서 넘 감사합니다. 제 강의가 이루려는 목표에 도움이 되었으면 합니다.

일정이 확실하진 않지만, Transformer를 구현하면서 익히는 제 신규 강의가 다음주말 정도에 공개될 수 있을 것 같습니다. 나중에 기회가 되시면, 해당 강의도 참조해 보시면 좋을 것 같습니다.

감사합니다.

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communityai8509

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 류재정님.

선생님 강의를 수강 중이라니 반갑습니다. 강의가 도움이 되고 있다니 기쁩니다. RAG 기반 서비스와 LLM에 대한 관심이 있으시군요. 이는 머신러닝과 딥러닝의 기초가 중요하기 때문에 선생님의 강의가 큰 도움이 될 것입니다.

추석 완강 챌린지를 통해 목표를 달성하시길 바랍니다. 혹시 미래에 딥러닝 기초나 트랜스포머 아키텍처에 관해 질문이 생기시면 언제든지 편하게 남겨주세요.

참고로, 트랜스포머 및 애텐션 메커니즘에 대해 깊게 다룬 질문이 많으니, 필요할 때 관련 자료를 찾는 것을 주저하지 마세요. 다음의 링크는 다른 참가자 분들도 많이 찾는 자료가 포함되어 있을 수 있습니다:
- 트랜스포머 및 애텐션 메커니즘 관련 질문 1
- 트랜스포머 및 애텐션 메커니즘 관련 질문 2

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

안녕하세요 열심히 수강중인 학생입니다

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