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독립변수와 종속변수는 통계, 데이터 과학, 기계 학습에서 사용되는 기본적인 개념으로, 변수 간의 관계를 이해하고 예측 모델을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.독립변수 (Independent Variable)독립변수는 실험이나 모델에서 입력으로 사용되는 변수입니다. 이 변수는 실험 설계나 분석 과정에서 조작되거나 선택될 수 있으며, 다른 변수에 영향을 미칠 수 있는 요인입니다. 독립변수는 종속변수의 변화를 설명하거나 예측하는 데 사용됩니다. 기계 학습에서는 특성(feature)이라고도 하며, 모델의 입력 데이터로 사용됩니다.예시:농업 연구에서 비료의 양을 독립변수로 설정하여 작물 수확량의 변화를 관찰할 수 있습니다.주택 가격 예측 모델에서 주택의 크기, 위치, 연령 등이 독립변수가 됩니다.종속변수 (De..

그라디언트 부스팅 머신 (GBM) 은 강력한 통계적 학습 기법 중 하나로, 여러 약한 예측 모델 (대부분 결정 트리)을 결합하여 강력한 예측 모델을 구성합니다. 이 방법은 '부스팅'이라는 앙상블 기법을 사용하는데, 여기서 부스팅은 여러 개의 약한 학습기를 순차적으로 학습시키면서 각 단계에서 이전 학습기의 오류를 보정해 나가는 과정을 말합니다.GBM의 핵심 개념약한 학습기: 기본적으로 GBM은 깊이가 얕은 결정 트리를 사용합니다. 이러한 트리는 자체적으로는 예측력이 낮지만(약한 학습기), 여러 개를 조합함으로써 강력한 모델을 구성할 수 있습니다.손실 함수 최적화: GBM은 주어진 손실 함수를 최소화하는 방향으로 모델을 학습합니다. 회귀 문제의 경우 일반적으로 제곱 오차 손실 함수를, 분류 문제의 경우 로지..

안녕하세요suno로 인공지능 ai로 노래만들기를 해보았습니다. 우선 사이트에 좌측 하단에 sign up을 클릭해 가입을 해줍니다. 그뒤 create를 눌러줍니다.해당 부분에 노래가사를 적을수 있는데 저는 처음 해보는거라 gpt로 대충 아무 가사나 만들어달라 하고 붙여넣어봤는데요 이부분에선 위에 커스텀 모드를 열어주고 노래 스타일을 정할수 있는데 . kpop, classic, jpop등 원하는 노래 스타일을 넣어주면 됩니다.전 '일본 우타이테'를 입력했습니다. 솔직히 이렇게 대충 적어넣어서 결과물도 당연히 별로일거라 예상했습니다만.. 물결처럼 흘러가는 시간 속에 by @indomitablecrescendo214 | Sunojapanese utaite song. Listen and make your own ..

Long Short-Term Memory (LSTM) 모델은 시퀀스 데이터에서 장기적인 의존성을 학습하는 데 있어 기존 순환신경망(RNN)의 한계를 극복하기 위해 고안된 특수한 형태의 신경망입니다. 1997년에 Sepp Hochreiter와 Jürgen Schmidhuber에 의해 개발되었습니다. LSTM은 주로 시간에 따라 변하는 데이터 또는 순차적인 데이터를 처리하는데 사용되며, 각 유닛에 '셀'이라는 구조를 포함하고 있어서 과거의 정보를 장기간 기억할 수 있습니다. 이 셀에는 정보를 장기간 유지하거나 삭제할 수 있는 여러 게이트(입력 게이트, 망각 게이트, 출력 게이트)가 포함되어 있습니다. LSTM은 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 예측과 같은 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 이 모델..

AI 분야에서 OpenAI와 구글의 경쟁 구도는 비약적인 발전과 전략적 이니셔티브로 점철돼 인공지능의 미래를 위한 역동적인 장면이 연출됩니다. OpenAI는 텍스트를 사실적인 비디오로 변환하는 소라 비디오 생성 모델과 인공 일반 지능(AGI)을 향한 잠재적인 단계인 프로젝트 Q-Star의 지속적인 개발과 같은 혁신적인 제품과의 경계를 계속해서 허물고 있습니다. 이러한 이니셔티브는 콘텐츠 제작부터 복잡한 문제 해결 (Markets and Markets)에 이르기까지 다양한 응용 분야에 대한 OpenAI의 초점과 그 영향을 반영합니다. 또한, OpenAI의 비전 기능과 어시스턴트 API의 향상된 GPT-4 터보와 같은 새로운 API 기능 도입은 다양한 플랫폼과 사용자 요구(O OpenAI)에 걸쳐 모델의 유..

OpenAI는 최근 소라(Sora)라는 이름의 새로운 생성 비디오 모델을 선보였는데, 이는 인공지능 기반 미디어 제작에서 중요한 발전을 의미한다. 소라는 텍스트 설명에서 최대 1분 길이의 사실적인 고화질 비디오 클립을 생성할 수 있다. 이 모델은 텍스트-이미지 모델 DALL-E에서 사용되는 것과 유사한 확산 기술을 데이터 시퀀스를 처리하는 데 능숙한 트랜스포머와 결합한다. 이 결합을 통해 소라는 복잡한 시나리오를 처리하고 객체가 프레임 안팎으로 이동할 때도 연속성을 유지할 수 있지만 동적 장면(MIT 기술 검토)에서 장기적인 일관성과 크기 일관성에 대한 문제에 여전히 직면해 있다(오페 OpenAI 개발자 포럼). 소라는 OpenAI가 안전 테스터에 대한 접근부터 시작하여 창의적인 전문가를 선별하는 신중한..