Source: Towards Data Science
무작위화는 일반적으로 실험에서 교란 변수를 균형 있게 맞추지만, 그렇지 않을 때는 어떻게 될까요?
Randomization Works in Experiments, Even Without Balance라는 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 실렸습니다.
YOLOv1에서 YOLOv2까지: prior box, k-means, Darknet-19, passthrough layer 등. ‘YOLOv2 & YOLO9000 Paper Walkthrough: Better, Faster, Stronger’ 포스트가 등장합니다.
바이브 코더의 고백. “The Unbearable Lightness of Coding” 포스트는 처음 Towards Data Science에 게재되었습니다....
Luffu는 백그라운드에서 AI를 사용해 가족 정보를 수집·정리하고, 일상 패턴을 학습하며, 눈에 띄는 변화를 표시해 가족이 일치된 상태를 유지하도록 합니다…
직접 정렬 방법은 대형 언어 모델(LLMs)을 인간 선호와 맞추는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 그러나 많은 실제 정렬 문제는…
