안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다. LLM과 chatGPT의 시대가 열린지 벌써 1년이 지났습니다. 오늘은 인공지능 기술의 최전선에 서 있는 두 혁신적인 개념, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Few-Shot Learning에 대해 이야기해보려 합니다. 이 두 기술은 어떻게 인공지능을 더욱 스마트하고 효율적으로 만들 수 있는지, 그리고 우리의 일상과 업무에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴볼 거예요. 지금부터 RAG와 Few-Shot Learning이 만들어낸 멋진 시너지의 세계를 탐색해 보시죠. 관련 인기 기사 List LLM, NLP, RAG 한방 이해데이터 사이언티스트 이해/전망Fine-Tuning(파인튜닝) 이해 대규모 언어 모델(Large Language Mode..
안녕하세요, 여러분! 오늘도 테크씬입니다! 최근에 Data Science 분야와 Data Scientist 직업에 대해서 굉장히 높은 관심을 보여주신 많은 분들이 계셨습니다. 그런 분들의 열정과 관심에 깊은 감사의 마음을 표현하고 싶네요.^^. 또한, Data Scientist가 되는 길을 모색하고 있는 수많은 분들이 제 개인 블로그를 찾아와 주셨습니다. 그리고 그 많은 분들 중에서도 특히 "Data Scientist가 되기 위해서는 어떠한 주제나 기술들을 깊게 공부해야 하는지?"라는 질문을 주셨어요. 그래서 저는 여러분들의 이러한 궁금증을 해결해 드리기 위해서, 약 16주(대략 4개월 정도) 동안 진행할 수 있는 Data Science 분야의 이론적인 지식을 체계적으로 다루는 학습 커리큘럼을 세심하게 ..