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친절한 AI
Южная Корея
Добавлен 12 дек 2019
[75] ChatGPT 쉽게 이해하기 Part2. ChatGPT가 성공한 진짜 이유
ChatGPT 성공을 위해 노력한 OpenAI 연구자들의 노력을 알아봅시다!
* ChatGPT가 GPT와 어떻게 다르지?
* ChatGPT의 안전성과 신뢰도 이해하기
* [ChatGPT 사이트] chat.openai.com/
* ChatGPT가 GPT와 어떻게 다르지?
* ChatGPT의 안전성과 신뢰도 이해하기
* [ChatGPT 사이트] chat.openai.com/
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[74] ChatGPT 쉽게 이해하기 Part1. GPT가 뭔가요?
Просмотров 2,2 тыс.Год назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 🤗 전세계에 인공지능 열풍을 일으키고 있은 ChatGPT에 대해 알아보는 첫번째 영상입니다. GPT가 무엇의 약자이며, 어떤 작업을 할 수 있으며, 누가 어떤 데이터로 만들었는지 쉽고 친절하게 설명해드립니다 :) [관련 링크] ※ OpenAI GPT Playground : platform.openai.com/playground ※ 뤼튼 AI 콘텐츠 생성 : wrtn.ai/
[73] 친절한 AI x 클래스101 :: 새로운 강의를 소개합니다 👩🏻🏫
Просмотров 2,5 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다. 언제나 소중한 시간을 함께해주시는 구독자 여러분의 애정을 받으며 자란 친절한 AI가 이번에 Class 101에서 인공지능 수업을 오픈하게 되었습니다 🥰 * 클래스 링크 : class101.page.link/BWZc 앞으로도 친절한 AI 채널에서는 계속 머신러닝 모델링 실습을 함께 진행 할 거구요, 클래스101에서는 인공지능 기술의 발전과 현재에 대한 이야기를 주로 다뤄볼 예정입니다. 항상 친절한 AI 채널과 함께해주시는 모든 분께 깊은 감사의 인사를 드리며, 새로운 클래스에도 많은 응원과 관심 부탁드립니다 😊
[72] Orange3 실습9. 학습:평가 데이터 셋 나누기 :: Data Sampler
Просмотров 3 тыс.2 года назад
[머신러닝 강의, 오렌지 강의, 데이터셋 나누기, 데이터 샘플링] 안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 :) 이번 시간에는 전체 데이터를 8:2로 나누어 학습용 데이터와 평가용 데이터를 준비해보겠습니다. 오렌지에서는 어떤 위젯을 사용하는지 함께 실습해보아요! [주요 키워드] * 오렌지 Orange * 데이터 나누기 * 데이터 샘플링 * Data Sampler * Data Split
[71] Orange3 실습8. 빠진 값을 처리하는 7가지 방법 :: Impute
Просмотров 2,9 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 🤗 우리 데이터에 빠져있는 값들이 꽤 많은거, 눈치채셨나요? 이번시간에는 Impute라는 위젯의 기능을 살펴보고 빠진 값을 채워 넣어 보도록 하겠습니다. [주요 키워드] * 오렌지 Orange * 결측치 처리 Missing Vaule * Impute * Preprocess
[70] Orange3 실습7. 선실 등급은 카테고리컬 데이터일까? 숫자 데이터일까? :: Group by 위젯 사용
Просмотров 1,3 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다. 모두들 새로운 오렌지 버전 3.32.0 업데이트 하셨나요? :D 오늘은 업데이트된 오렌지로 데이터를 조금 더 꼼꼼히 살펴보면서 데이터의 타입을 정리해보고, 선실등급에 대해 고민해보는 시간을 가져보려고합니다. 선실등급은 숫자 데이터일까? 카테고리컬 데이터일까? 이번 영상에서 함께 확인해보아요~ [주요 키워드] * 오렌지 Orange * 데이터 타입 Data type * Group by * Edit domain
[69] 오렌지 버전 3.32.0 업데이트 소식 안내 🍊
Просмотров 9142 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 :) 이번 시간엔 실습을 이어서 하려고 했지만...! 신선한 오렌지 업데이트 소식을 가지고 왔답니다 🍊 새롭게 바뀐 아이콘과, 새롭게 생긴 위젯 카테고리(transform)을 함께 살펴보아요! 업데이트 하지 않으신 분들은 아래 링크에서 다운로드하실 수 있습니다. orangedatamining.com/download/ * 꾸준히 성장하는 오픈소스, 오렌지에 큰 박수과 응원을 보냅니다 👏🏻👏🏻👏🏻
[68] 데이터의 타입2. Categorical Data :: Nominal Data, Ordinal Data 이해하기
Просмотров 1,3 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 🤗 지난 시간에 이어 데이터의 타입에 대해 살펴보겠습니다. 또 하나의 데이터 타입인 범주형 데이터(Categorical Data)의 특징과 nominal data/ordinal data가 무엇인지도 함께 알아보아요~ 그리고 4 levels of measurement 을 정리하면서 이번 시간을 마무리하겠습니다. 자, 그럼 오늘도 화이팅!
[67] 데이터의 타입1. Numeric Data :: Interval Data, Ratio Data 이해하기
Просмотров 1,6 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 🕊 오늘은 오랜만에 이론수업을 준비해봤습니다. 우리가 앞으로 계속 다루게될 데이터에는 어떤 타입이 있는지 살펴보고, 각 타입별 특징도 알아보도록 하겠습니다. 이번시간에는 숫자 데이터, numeric data를 interval data와 ratio data로 나누어서 소개해드리겠습니다. 헷갈리고 어려운 개념이지만, 친절한 AI 구독자 여러분은 잘 소화해내실거라 믿어요 👍🏻 [주요 키워드] * Data type * Numeric data * Interval data * Ratio data
[66] Orange3 실습6. 데이터 분포 확인하기 :: Feature Statistics
Просмотров 2,1 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 🤗 데이터를 살펴보다보면 각각의 데이터가 어떤 분포로 구성되어있는지, 최대값과 최소값은 얼마인지 평균값은 어떤지 궁금하셨죠? 오늘은 데이터 값의 분포를 확인해볼 수 있는 유용한 위젯을 소개해드리겠습니다. 바로 Feature Statistics! 영상을 보며 함께 사용해보아요 :) [사용 위젯] * Feature Statistics * Colors [Orange 참고 사이트] * 오렌지 다운로드 링크 : orangedatamining.com/download/ * 공식 위셋 설명 문서 링크 : orangedatamining.com/widget-catalog/ * 공식 RUclips 채널 링크 : ruclips.net/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g
[65] Orange3 실습5. 스프레드 시트 형태로 데이터 살펴보기 :: Data Table
Просмотров 1,6 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 :) 지금까지 우리가 업로드하고 선택한 데이터가 어떻게 구성되어있는지 궁금하셨죠? 오늘은 Data Table 위젯을 이용해서 데이터를 Spread Sheet 형태로 살펴보도록 하겠습니다. 앞으로 많이 사용될 위젯이기 때문에 잘 따라와주세요~ [사용 위젯] * Data Table * Edit Domain [Orange 참고 사이트] * 오렌지 다운로드 링크 : orangedatamining.com/download/ * 공식 위셋 설명 문서 링크 : orangedatamining.com/widget-catalog/ * 공식 RUclips 채널 링크 : ruclips.net/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g
[64] Orange3 실습4. 데이터 선택/수정을 위한 위젯 :: Select Columns, Edit Domain
Просмотров 2,4 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 :) CSV File Import 위젯을 이용해 데이터를 가져온 경우 어떻게 데이터를 선택하고, 수정할 수 있을까요? 이번시간에는 새로운 위젯 두가지! Select Columns과 Edit Domain을 이용해서 데이터를 선택하고 수정해보겠습니다. [사용 위젯] * CSV File Import * Select Columns * Edit Domain * Data Info [Orange 참고 사이트] * 다운로드 링크 : orangedatamining.com/download/ * 공식 위셋 설명 문서 링크 : orangedatamining.com/widget-catalog/ * 공식 RUclips 채널 링크 : ruclips.net/channel/UClKKWBe2SCAE...
[63] Orange3 실습3. File 위젯의 다양한 기능 :: 데이터 유형, 역할 확인/수정하기
Просмотров 2 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 :D 어느덧 푸릇푸릇 봄이 기대되는 3월이 되었네요. 모두들 건강하고 의미있는 시간 보내고 계신가요 😊 오늘은 우리가 업로드했던 데이터의 이름, 유형, 역할 등을 확인하고 수정하는 작업을 해보겠습니다. 이번 시간 주로 다룰 위젯은 바로 File! 생각보다 다양한 File 위젯의 기능을 하나씩 짚어보겠습니다 :) [Orange 참고 사이트] * 다운로드 링크 : orangedatamining.com/download/ * 공식 위셋 설명 문서 링크 : orangedatamining.com/widget-catalog/ * 공식 RUclips 채널 링크 : ruclips.net/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g
[62] Orange3 실습2. 오렌지 파일 이름(*.ows)과 워크플로우 제목은 동일한게 아니다!!?
Просмотров 1,7 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 🤗 이번 시간에는 오렌지3를 사용하다보면 생길 수 있는 궁금증! 미리 알아두면 좋은 차이점을 짚어보겠습니다. 내 컴퓨터에 저장되는 오렌지 파일의 이름과(*.ows) 워크플로우의 제목이 일치 않을 수 있다는 것! 두 개가 동일하지 않다는 걸 살펴보는 시간을 가져보도록 하겠습니다 :) [Orange 참고 사이트] * 다운로드 링크 : orangedatamining.com/download/ * 공식 위셋 설명 문서 링크 : orangedatamining.com/widget-catalog/ * 공식 RUclips 채널 링크 : ruclips.net/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g
[61] Orange3 실습1. 문제 정의 및 데이터 업로드 위젯 4개 비교 및 사용
Просмотров 3,1 тыс.2 года назад
안녕하세요, 친절한 AI 미정입니다 :) 61강부터 본격적으로 오렌지를 활용한 머신러닝 실습을 시작해볼거에요! 먼저 머신러닝의 작업흐름이 어떻게 흘러가는지 짚어보고, 우리의 첫번째 실습을 시작해보겠습니다. 오늘은 문제 정의와, 데이터 올리기 까지 해보겠습니다. 오렌지에서 데이터를 불러오는 4가지 위젯을 꼼꼼히 살펴보고 데이터를 업로드해보아요 :) 구독자 여러분들 새해에도 건강하시고 복 많이많이 받으세요^^ 🧧 [실습1. 타이타닉 데이터 다운로드 주소] * .csv 파일 바로 다운 받기 : bit.ly/titanicdata_csv * URL 연결 주소 : raw.githubusercontent.com/MijeongJeon/AI_Datasets/master/Titanic_Dataset/Titanic_dat...
[60] Orange3 기본 사용법 및 위젯 이해하기 :: 위젯의 인풋과 아웃풋 연결해보기
Просмотров 6 тыс.2 года назад
[60] Orange3 기본 사용법 및 위젯 이해하기 :: 위젯의 인풋과 아웃풋 연결해보기
[59] Orange3와 Azure ML Studio(classic) 비교 :: 드래그 앤 드롭 ML Tool 소개
Просмотров 5 тыс.2 года назад
[59] Orange3와 Azure ML Studio(classic) 비교 :: 드래그 앤 드롭 ML Tool 소개
[58] 중요!! Azure ML Studio(classic) 서비스 종료 안내 :: 새로운 Azure Machine Learning Design과 비교
Просмотров 2,6 тыс.3 года назад
[58] 중요!! Azure ML Studio(classic) 서비스 종료 안내 :: 새로운 Azure Machine Learning Design과 비교
[57] 클라우드(Cloud)란 무엇을 의미할까요? 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 서비스 쉽게 이해하기
Просмотров 4,2 тыс.3 года назад
[57] 클라우드(Cloud)란 무엇을 의미할까요? 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 서비스 쉽게 이해하기
[56] Azure ML Studio(classic) 실습 :: 엑셀에서 모델 활용하기 with OneDrive
Просмотров 1,8 тыс.3 года назад
[56] Azure ML Studio(classic) 실습 :: 엑셀에서 모델 활용하기 with OneDrive
[55] Azure ML Studio(classic) 실습 :: 학습 완료된 모델 웹에 배포하기 3
Просмотров 1,1 тыс.3 года назад
[55] Azure ML Studio(classic) 실습 :: 학습 완료된 모델 웹에 배포하기 3
[54] Azure ML Studio(classic) 실습 :: 학습 완료된 모델 웹에 배포하기 2
Просмотров 1,1 тыс.3 года назад
[54] Azure ML Studio(classic) 실습 :: 학습 완료된 모델 웹에 배포하기 2
[53] Azure ML Studio(classic) 실습 :: 학습 완료된 모델 웹에 배포하기 1
Просмотров 2,3 тыс.3 года назад
[53] Azure ML Studio(classic) 실습 :: 학습 완료된 모델 웹에 배포하기 1
[52] 학습된 머신러닝 모델이 현실 세계에서 사용되려면 어떤 작업이 필요할까? (feat.머신러닝 제품화의 어려움)
Просмотров 2 тыс.3 года назад
[52] 학습된 머신러닝 모델이 현실 세계에서 사용되려면 어떤 작업이 필요할까? (feat.머신러닝 제품화의 어려움)
[51] Azure ML Studio(classic) :: 타이타닉 분류 모델 향상 시켜보는 시간(다시 사용해보는 Tune Model Hyperparameters)
Просмотров 1,3 тыс.3 года назад
[51] Azure ML Studio(classic) :: 타이타닉 분류 모델 향상 시켜보는 시간(다시 사용해보는 Tune Model Hyperparameters)
[50.2] Azure ML Studio(classic) :: 클릭 몇 번으로 최고의 머신러닝 모델 만드는 방법 Tune Model Hyperparameters (2편.실습)
Просмотров 1,3 тыс.3 года назад
[50.2] Azure ML Studio(classic) :: 클릭 몇 번으로 최고의 머신러닝 모델 만드는 방법 Tune Model Hyperparameters (2편.실습)
[50.1] Azure ML Studio(classic) :: 클릭 몇 번으로 최고의 머신러닝 모델 만드는 방법 Tune Model Hyperparameters (1편.이론)
Просмотров 1,5 тыс.3 года назад
[50.1] Azure ML Studio(classic) :: 클릭 몇 번으로 최고의 머신러닝 모델 만드는 방법 Tune Model Hyperparameters (1편.이론)
[49] D&I 러닝데이 :: 더 나은 세상을 위한 비 영리 단체의 AI 활용법 (다양성과 포용성을 위한 인공지능 기술)
Просмотров 2,3 тыс.3 года назад
[49] D&I 러닝데이 :: 더 나은 세상을 위한 비 영리 단체의 AI 활용법 (다양성과 포용성을 위한 인공지능 기술)
[47] 회귀모델 지표 :: MAE 값을 해석할 때 고려해야할 점은 무엇일까?
Просмотров 2 тыс.3 года назад
[47] 회귀모델 지표 :: MAE 값을 해석할 때 고려해야할 점은 무엇일까?
고등학교 정보 교사 입니다. 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.
저도 미정님 AI교육을 듣고 조금이나마 이해를 하게 되었습니다. AI에 대해 입문하게 만들어 주셔서 정말 감사합니다.
강의 잘 들었습니다. 감사합니다.
오늘도 잘 봤습니다. 감사합니다
좋은 강의 감사합니다
감사합니다
감사합니다
와, 설명 정말 잘하십니다!🎉🎉 알고리즘 단계 영상은 언제 올라오나요😢
잘 보고 있습니다. 좋은 강의입니다. 그런데, 75번 강의 이후 강의는 찾을 수가 없네요. 제가 못 찾는 것인지도 몰라서... 혹시 75강 이후의 강의를 볼 수 있는 방법을 알려 주실 수 있나요?
안녕하세요, 승웅님! 친절한 AI 채널에 방문해주셔서 감사합니다. 많은 분들의 요청으로 생성형 AI 관련 강의를 따로 제작하려고 준비중에 있답니다. 조만간 75강 이후 강의가 업로드될 예정이니 조금만 더 기다려 주시면 확인해보실 수 있을거에요~ 관심을 가지고 댓글 남겨주셔서 감사드립니다 ☺
진짜 고민 많이하고 있었는데 이런 댓글까지 남길정도로 너무너무 감사합니다..!
안녕하세요, limanemone908님! 채널에 찾아와서 영상을 봐주시고, 이렇게 기분좋은 댓글까지 남겨주셔서 진심으로 감사드립니다^^
설명을 정말 잘하십니다 😮
다른 강의도 물론이지만,, 오늘 정말 좋았습니다.~
감사합니다.~
감사합니다
좋은 영상 너무너무 감사합니다ㅠㅠ 한가지를 여쭤보자면.. 지도학습의 “분류” 와 딥러닝의 차이가 궁금합니다.. 일전 영상에서 고양이나 강아지도 그 특징을 컴퓨터가학습해서(사람이 그 특징을 일일히 지정할 수 없으니깐) 고양이나 강아지로 판별해내는게 아닌가 해서요😢
알고리즘과 모델의 차이 주어진 데이터를 적절한 알고리즘에 넣어 알고리즘을 학습시킴. 알고리즘의 최적의 하이퍼파라미터를 찾으면 그게 모델!
잘 보고 있습니다. 감사합니다.~~
😅😅
90😮😅
다른데서 이해 못하고 헤마다가 여기서 답을 얻었습니다. 감사합니다.
정말 쌍둥이 맞은신가요? 한분은 디페이스로 만든분 아닌가요~~?^^ 오늘도 재미있게 듣고 갑니다~
쌤의 강의는 정말 최고입니다 ❤❤❤
리콜과 프리시젼이 둘다 높을수는 없나요?
잘 듣고갑니다!!
좋은 정보 감사합니다. 최신 정보도 업데이트 되었으면 합니다. 강의가 너무 좋아요
안녕하세요! 강의가 너무 좋다니 뿌듯한 댓글 감사드립니다 ☺ 많은 분들께 도움이 될 강의를 현재 구상중에 있답니다. 곧 다시 올리도록 하겠습니다^^
안녕하세요. 뒤늦게 친절한 AI 영상을 보고 있습니다. 실습을 위해 월마트 판매 데이터를 다운 받으려고 링크로 들어 갔더니 오류가 났네요. 데이터를 다운 받을 수 있는 방법을 알려 주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요, 승웅님! 제가 확인을 너무 늦게하는 바람에 데이터 링크를 이제야 공유드립니다. bit.ly/Walmart_Data 너무 오래 기다리시게 해드려 죄송합니다 🙏🏻 댓글로 공유해드린 링크로 다시한번 접속하시면 바로 다운 받으실 수 있을거에요~ 승웅님 덕분에 영상 설명글에 있는 링크도 업데이트했답니다. 댓글 남겨주셔서 감사합니다 :)
좋은 강의 감사드립니다. 구독했어요!
좋은 설명 감사합니다.
오늘 세션 듣고 구독 했습니다. 정주행해 볼께요!
혼자 하시네요...ㅎㅎ
72 오센지3 끝?
정말 감사합니다. 정말 큰 도움 받고있습니다!!
잘 보고 있습니다. 근데 배경음악이 너무 커서 좀 안좋은거 같아요.
아주 친절함
CSV File을 File 위젯에서 불어오면 Select Columns와 Edit Domain 위젯 필요없이 데이터 설정할 수 있는거죠??
어제 한국콘텐츠진흥원에서 강의 듣고 인공지능에 깊은 흥미가 생긴 수강생입니다!! 오늘부터 정주행하겠습니다!! 감사합니다!!
이날이후 youtube에는 업로드가 거의 되지 않아 아쉽네요
친절한 강의 감사합니다.
진짜 친절한 강의네요 ㅠㅠ 감사해요
잘 들었습니다. 감사합니다.
이해 잘 되네요. 감사합니다
쌤이 가장 친절해요
전체 동영상을 대략 살펴봤는데. 일반인이 인공지능 알아가는데에 이 체널이 딱이네요 ^^ 여기만 다 봐도 어디 가서 인공지능에 대해 아는 체는 할 수 있겠어요 ㅎ
단언컨데 인공지능에 관해서 가장 친절하고 쉽게 그리고 제대로 알려주는 체널.
쏙쏙 훌륭해요-!!! 다만 중간중간에 경상도 뉘앙스가 자주 나오는데..차라리 사투리로 해주시면 더 좋을 것 같아요. 목소리도 너무 이쁘시니깐요^^
강의에 탁월한 재능을 가졌군요! 어쩌 그렇게 사랑스럽게 내용을 잘 전달하시는지, 타인과 소통할줄 아는 분이네요. 빅데이터 공부하다가 이해가 안되어서 진도를 못내고 있었는데, 선생님 덕분에 어느정도 이해가 되었어요. 진심 감사드립니다!!
40명 가지고 가능한 작업인지요
고맙습니다
항상 편안하게 잘 듣고 있습니다.
어려운 내용을 차분하게 쉽게 설명해 주시니 이해가 잘 됩니다.
기초를 너무 잘 배웠습니다
너무 내용이 좋습니다. 고맙습니다