AI & Business (인공지능과 경영)/AI_Hugging Face 34

[인공지능 친해지기] Hugging Face (4) 놀이동산 소개!!!

개요 최근의 대부분 인공지능 연구나 프로젝트에는 딥러닝이 이용되고 있습니다. 이러한 딥러닝을 프로그램이나 모델을 구현하여 실행하는 것은 상당히 복잡한 부분이 있다. 그런데 다행히 텐서플로우, 파이토치 등의 라이브러리를 사용하면 딥러닝 분석을 보다 쉽게 수행할 수 있습니다. 그런데 여전히 딥러닝 모델을 구축하려면 상당한 비용과 시간이 모두 필요합니다. 특히 최근의 LLM 등은 개인이나 왠만한 기업이 처음부터 구축하는 것이 사실상 거의 불가능할 정도입니다. 이러한 경우, 어떤 작업 수행을 위한 모델을 개발하는 경우 기존에 다른 기업이나 사람이 개발하고 학습시킨 모델을 재사용할 수 있다면 딥러닝 등 인공지능 모델에 대한 접근이 좀 더 수월해질 수 있습니다. 이와 같이 기존에 개발하여 학습시킨 모델을 재사용할 ..

[인공지능 쉽게 하기] (1) 트랜스포머 - 텍스트분류(감성분석) & 개체명 인식(NER)

트랜스포머(Transformer) Hugging Face를 통하여 트랜스포머에 대하여 알아 보겠습니다. 🤗 트랜스포머 PyTorch, TensorFlow 및 JAX를 위한 최신 머신 러닝임 트랜스포머는 사전 학습된 최신 모델을 쉽게 다운로드하고 학습할 수 있는 API와 도구를 제공합니다. 사전 학습된 모델을 사용하면 컴퓨팅 비용과 탄소를 줄이고 모델을 처음부터 학습하는 데 필요한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 이러한 모델은 다음과 같은 다양한 양식의 일반적인 작업을 지원합니다: (1) 📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 명명된 엔티티 인식, 질문 답변, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식, 텍스트 생성. (2) 🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 물체 감지 및 분할. (3) 🗣️ 오디오: 자동 음성 인..