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[글또 10기] 논문 소개 - LLM vs XGBoost. 머신러닝은 약육강식이 아닌 적자생존!

들어가기 전에 머신러닝, 자연어처리나 인공지능 등에 관심이 있는 사람이라면 제목부터 뭔가 뜬금없다고 생각할 수 있습니다. 분명 XGBoost는 비교적 단순한 머신러닝 알고리즘 아니었나? 하시는 분들이 많으실 겁니다 ChatGPT 를 필두로 세상을 뒤흔든 LLM과 비교적 단순한 통계학 기반 머신러닝 모델의 비교라니, 이 무슨 블랙 위도우랑 스칼렛 위치가 싸우는 소리인가 궁금하실 겁니다. 허나, AI 의 세계는 그렇게 단순하지는 않습니다. 딥 러닝의 대두에도 불구하고 RF, 로지스틱 회귀, SVM 등의 모델들은 여전히 현역입니다. 딥 러닝 알고리즘 끼리만 비교해봐도 RNN, GAN 등이 나왔지만 아직도 영상인식 분야에서는 CNN을 압도하지 못했습니다 (구조상의 이유가 크지만요).  따라서 블랙 위도우와 스칼..

Data Science!/재미있는 해외논문 2024.11.10
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스코틀랜드 데이터사이언스 석사의 일상, 빅데이터, 그리고 기타 잡설 이야기

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머신러닝, 딥러닝, AI, 확률, 인공지능, 파이썬, 아스날, 게임, 데이터사이언스, 이스포츠, EPL, 축구, 프리미어리그, 에미레이트스타디움, 스타디움투어, MZ세대, 글래스고, 롤대남, 영국석사, 대형언어모델,

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