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하드웨어 장벽을 깨다: 구형 GPU용 소프트웨어 FP8
딥러닝 워크로드는 점점 더 메모리 바인드가 되고, GPU 코어는 데이터 전송을 기다리느라 유휴 상태가 됩니다. FP8 precision은 신형 하드웨어에서 이를 해결합니다.
Source
Towards Data Science
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Hugging Face Transformers 실전: AI를 활용한 NLP 학습
AI를 사용해 이력서 감정을 몇 초 만에 분석하는 방법과 Hugging Face Transformers에 대한 실용적인 가이드. The post Hugging Face Transformers in Action:...
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TabPFN 탐색: 표형 데이터용 파운데이션 모델
아키텍처와 훈련 파이프라인을 이해하고 TabPFN을 실제로 구현하기 게시물 “Exploring TabPFN: A Foundation Model Built for Tabular Data”가 등장합니다.
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IntelliNode가 Vibe Agents와 함께 복잡한 워크플로를 자동화하는 방법
많은 AI 시스템은 고립된 작업이나 간단한 프롬프트 엔지니어링에 집중합니다. 이 접근 방식은 단일 프롬프트만으로도 흥미로운 애플리케이션을 구축할 수 있게 했지만, 우리는 …
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Python 코드가 느리다고 생각하나요? 추측은 그만, 측정을 시작하세요
cProfile와 SnakeViz를 활용해 코드의 ‘핫’ 경로를 찾아 수정하는 실전 투어. 게시물: “당신의 파이썬 코드가 느리다고 생각하나요? 추측을 멈추고 측정을 시작하세요…”
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AI 기반 날씨 ETL 파이프라인을 Databricks와 GPT-4o로 구축하는 방법: API에서 대시보드까지
날씨 API ETL에서 Databricks 대시보드까지 단계별 가이드 게시물: How to Build an AI-Powered Weather ETL Pipeline with Databricks and GPT‑4o: From A…
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확률을 정직하게 유지하기: Jacobian 조정
무작위 변수를 올바르게 변환하는 직관적인 설명. “Keeping Probabilities Honest: The Jacobian Adjustment” 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.
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왜 MAP와 MRR이 검색 순위에서 실패하는가 (그리고 대신 사용할 방법)
MAP와 MRR은 직관적으로 보이지만, 순위 평가를 은밀히 깨뜨립니다. 이러한 지표가 왜 오해를 일으키는지, 그리고 더 나은 대안이 어떻게 이를 해결하는지 설명합니다. The post Why MAP and...
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머신러닝 “Advent Calendar” 24일차: Excel에서 텍스트를 위한 Transformers
Transformers가 self‑attention을 사용하여 정적 단어 임베딩을 맥락적 표현으로 변환하는 과정을 직관적이고 단계별로 살펴보며, 간단한 예시를 통해 설명합니다.
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당신의 모델은 Time-Blind인가? Cyclical Feature Encoding의 필요성
주기적 인코딩이 머신러닝 예측을 향상시키는 방법 The post Is Your Model Time‑Blind? The Case for Cyclical Feature Encoding appeared first on Towards D...
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AI 코딩 효율성을 최적화하는 4가지 기술
AI를 활용해 코딩을 더 효율적으로 하는 방법을 배워보세요. “4 Techniques to Optimize AI Coding Efficiency” 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 실렸습니다....
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Bonferroni vs. Benjamini-Hochberg: P-값 보정 선택하기
다중 가설 검정, P-값, 그리고 몬테카를로. 게시물 “Bonferroni vs. Benjamini-Hochberg: Choosing Your P-Value Correction”은 처음으로 Towards Da…에 게재되었습니다.