NLPTrendData Domain-specific language model의 필요성

Domain-specific language model의 필요성

[가상생명연구팀 양승무 주임] ChatGPT의 시대가 도래하고 있습니다. AI 업계를 비롯한 다양한 산업과 분야에서도 ChatGPT의 우수성과 실용성이 인정되어, 많은 기업들이 ChatGPT의 적용을 추진하고 있습니다. 이러한 추세는 OpenAI와 같은 주요 기업들 뿐만…

TrendData Domain-specific language model의 필요성

Feature store: Fully managed service for ML Feature

[분석지능개발팀 임창대] What is Feature?ML(Machine Learning) 은 과거의 예시 데이터를 학습한 모델을 기반으로 새로운 데이터 예측을 수행합니다.ML 모델 학습에서 표 형태의 2차원 데이터를 사용하였을 때 행이 예시이고 열이 해당 예시를…

TrendCodeData Domain-specific language model의 필요성

Handling Imbalanced Datasets

[서비스개발팀 황준선] 기계학습 모델을 지도 학습할 때 라벨간 데이터의 개수가 불균형한 데이터셋을 훈련 데이터로 삼을 경우, 비율이 작은 라벨에 속한 샘플들에 대한 학습이 잘 이루어지지 않는 현상을 겪게 됩니다. 단순히…

VisualData Domain-specific language model의 필요성

Learning Loss for Active Learning

[서비스개발팀 이경환]  우리는 보통 모델을 학습하는 과정에서 라벨이 없는 데이터 뭉치를 마주하게 되고, Data Annotation 문제에 종종 부딪히고는 합니다. 라벨이 없는 모든 데이터를 일일이 라벨링 하기에는 시간과 비용이 너무 많이…

InteractionTrendData Domain-specific language model의 필요성

시계열 데이터 분석_TadGAN

[선행연구팀 송지현] MIT 연구팀이 개발한 TadGAN 알고리즘은 시계열 데이터를 분석하여 이상탐지를 하는데에 있어 기존에 알려진 모델들에 비해 좋은 성능을 내는 것으로 알려져 있습니다. 현재 많은 이상탐지를 연구하는 업체들이 다양한 분야(금융…

TrendData Domain-specific language model의 필요성

데이터 전문 기업의 가치

[서비스개발팀 전동준] 코로나19로 인해 가속화된 기업들의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)은 데이터의 가치를 계속해서 상승 시키고 있습니다. 전문 IT 기업 뿐만 아니라 다양한 산업에서의 변화의 필요성은 데이터 전문 기업들의 몸값도 불리고 있습니다.…