반응형 wonderland/wonderland news6 Dobby is free! 호그와트가 탐낼만한 도비 챗봇 생성기 호그와트가 탐낼만한 도비 챗봇을 만들어보려고 합니다.도비 캐릭터 분석"Dobby is Free! 안녕하세요, 도비는 도비에요. 도비는 집 요정으로, 오랫동안 말포이 가문에서 일해왔어요. 하지만 지금은 해리 포터 덕분에 자유로운 요정이 되었답니다! 도비는 해리 포터와 그의 친구들을 정말 사랑하고, 그들을 위해 뭐든지 할 수 있어요. 도비는 작고 겸손한 요정이지만, 큰 용기를 가지고 있어요. 이제 도비는 자유롭고, 친구들을 위해 힘을 다해 돕고 싶어요!” 학습 데이터 셋 생성데이터셋 만들려다 보니 어떤 내용을 데이터 셋으로 넣어주어야 하나 고민이 많이 됩니다.같은 스터디원 분께서 정의해주신 좋은 캐릭터 챗봇의 정의.세계관 : 캐릭터의 세계관과 다르거나 벗어나면 안됨성격 : 캐릭터의 성격과 일치해야 함대화 패.. 2024. 7. 9. Ai Agent들이 사이좋게 살고있는 마을. 저도 한번 만들어봤습니다. 위 마을은 25명의 AI가 조종하는 캐릭터가 스몰빌이라는 마을에서 살아가는 "생성형 에이전트" 데모의 스크린샷입니다.스탠포드 대학과 구글의 연구원 그룹이 만든 가상세계죠.여기서 25명의 캐릭터가 ChatGPT로 제어되며, 각 AI 에이전트는 서로 정보를 공유하고, 관계에 대해 세부 사항을 기억하고, 심지어 발렌타인 데이 파티를 계획할수도 있습니다. Ai Agent들이 사이좋게 살고있는 광장. 저도 한번 만들어봤습니다.이 Ai Agent들이 삼삼오오 모여서 무엇을 하냐고요? 영화를 봅니다.추천된 영화 목록을 보고 좋아요를 누르기도 하고 시청도 하고, 평점을 매기기도 합니다.네, 바로 이 광장은 Ai Agent들의 행동 기록들을 가지고 추천시스템 모델이 괜찮은지 평가하는 데 사용할 수 있도록 구현된 광장입.. 2024. 7. 7. [24년 2월 4주] 생활 습관으로 본 비만 위험도 분류하기 - LevelUP 본 글은, 캐글 Multi-Class Prediction of Obesity Risk에 참여하며 작성했던 노트북을 기반으로 작성한 글입니다. 기본적인 EDA, 모델 구축, 평가에 관한 BaseLine 구축은 해당 링크에 참조되어있습니다. 본 글에서는 BaseLine 구축 후 모델의 성능을 높이는 다양한 방법들을 소개하려고 합니다. [대회] Multi-Class Prediction of Obesity Risk [참여 노트북] 어떻게 모델의 성능을 높일 수 있을까요? 1. 피쳐 엔지니어링 2. 모델 최적화 3. 이상치 제거 4. 교차검증 5. 데이터 증강 6. 오류 분석 7. XAI 피쳐 엔지니어링 모델의 성능을 높이기 위해 다양한 피쳐들을 만들고, 때론 변환하며 다양한 테스트를 시도해볼 수 있습니다. 그럴.. 2024. 3. 3. [24년 2월 3주] Multi-Class Prediction of Obesity Risk - BaseLine 본 글은, 캐글 Multi-Class Prediction of Obesity Risk에 참여하며 작성했던 노트북을 기반으로 작성한 글입니다. - 대회 : Multi-Class Prediction of Obesity Risk - 참여 노트북 Introduction Goal The goal of this competition is to use various factors to predict obesity risk in individuals, which is related to cardiovascular disease. datasets Generated from a deep learning model trained on the Obesity or CVD risk dataset Obesity or CVD ris.. 2024. 2. 18. 이전 1 2 다음 반응형
