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연구와 가독성 사이의 격차를 메우다: Marco Hening Tallarico와 함께
복잡한 연구를 단순화하고, 눈에 보이지 않는 데이터 유출을 찾아내며, 왜 가장 좋은 학습 방법이 종종 역방향인지를 설명합니다. The post Bridging the Gap Between Research and Readabil...
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Towards Data Science
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Local LLMs를 사용하여 고성능 알고리즘을 발견하기
오픈소스 모델을 활용해 효율적인 코드 생성의 새로운 영역을 탐구한 방법, 내 MacBook과 로컬 LLM을 사용했습니다. 게시물: Using Local LLMs to Discover High...
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시계열만으로는 부족하다: Graph Neural Networks가 수요 예측을 바꾸다
SKU를 네트워크로 모델링하면 전통적인 예측이 놓치는 부분을 드러냅니다. 게시물: 시계열만으로는 충분하지 않다: 그래프 신경망이 수요 예측을 어떻게 바꾸는가…
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저기술 기업을 위한 n8n 기반 AI 워크플로 자동화의 숨겨진 기회
데이터 성숙도가 낮은 기업이 디지털 전환을 가속화하도록 돕기 위해 n8n을 멀티모달 AI 및 최적화 도구와 함께 사용하는 방법. The post The Hidden O...
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왜 헬스케어가 Knowledge Graphs에서 선두를 차지하는가
과학, 규제, 협업, 그리고 공공 자금이 세계에서 가장 성숙한 시맨틱 인프라스트럭처를 어떻게 형성했는가. 포스트: 왜 의료 분야가 Knowledge Graph에서 선두에 서 있는가.
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머신러닝에서 데이터 포이징: 왜 그리고 어떻게 사람들이 학습 데이터를 조작하는가
당신의 데이터가 어디에 있었는지 알고 있나요? “Data Poisoning in Machine Learning: Why and How People Manipulate Training Data”라는 글이 처음으로 Towards Data Sc…에 게재되었습니다.
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LLM 판사 없이 환각을 감지하는 기하학적 방법
새 떼가 날아다니는 모습을 상상해 보세요. 리더가 없습니다. 중앙 지휘도 없습니다. 각 새는 이웃 새와 방향을 맞추고, 속도를 조절하며, …
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최대 효율 코딩 설정
보다 효율적인 프로그래머가 되는 방법. The post Maximum-Effiency Coding Setup appeared first on Towards Data Science....
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LLM 메모리를 84% 절감: 퓨즈드 커널 심층 분석
왜 최종 LLM 레이어가 OOM이 발생하는지와 커스텀 Triton 커널로 이를 해결하는 방법. The post Cutting LLM Memory by 84%: A Deep Dive into Fused Kernels appeared fi...
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RGB에서 Lab으로: AI 이미지 합성에서 색상 아티팩트 해결
다중 계층 접근 방식으로 세분화, 색 보정 및 도메인별 향상 게시물: From RGB to Lab: AI 이미지 합성에서 색 왜곡 해결
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위대한 데이터 폐쇄: Databricks와 Snowflake가 한계에 부딪히는 이유
인수, 벤처, 그리고 점점 경쟁이 치열해지는 환경은 모두 시장 상한을 가리키고 있습니다. The post The Great Data Closure: Why Databricks and Snowflake Are...
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Shapley Values가 실패할 때: 견고한 모델 설명 가능성을 위한 가이드
Shapley Values는 설명 가능성을 위한 가장 일반적인 방법 중 하나이지만, 오해를 일으킬 수 있습니다. 이러한 제한을 극복하여 더 나은 인사이트를 얻는 방법을 알아보세요.