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파인튜닝에 가장 중요한 하이퍼파라미터인 학습률, 배치 크기, 에폭 수

인공지능의 정의와 기계 학습, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 개념

학습 데이터셋, 검증 데이터셋, 테스트 데이터셋의 역할

데이터 수집, 전처리, 패턴 분석, 학습된 정보 저장, 모델 활용 과정을 통해 이해하는 인공지능 학습 과정

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하이퍼파라미터의 정의와 주요 하이퍼파라미터

데이터셋에 담는 데이터의 종류와 일반적인 구조

AI 모델을 학습시키기 위해 사용되는 주요 데이터 형식인 CSV, JSON, XML

JSON의 구조와 지원하는 데이터 유형

실습 환경에서 파인튜닝을 위한 JSONL 데이터셋을 만들기

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각기 다른 MBTI 유형에 따른 응답 차이 확인하기

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과소적합 개념과 방지 전략

과적합의 개념과 방지 전략

텍스트 처리 AI 모델과 이미지 처리 AI 모델이 사용하는 다양한 데이터 포맷

데이터 불균형의 원인 및 해결 방법

전처리의 필요성과 JSONL 데이터 전처리 예시

데이터셋 분할 비율과 랜덤 샘플링, 층화 샘플링 방법

뉴런, 층, 학습 등 딥러닝의 주요 개념과 예시

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머신러닝과 딥러닝의 주요 차이점 비교

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일반 AI 모델과 조선 시대 선비 말투를 학습한 AI 모델의 차이 비교

그래디언트의 정의와 역할, 비유적 설명

파인튜닝 첫번째 코스 학습 내용 정리

일반 AI 모델과 신라 시대 여왕 말투를 학습한 AI 모델의 차이 비교

AI의 의미와 파인튜닝의 개념 및 사용 사례

손실 함수의 역할과 주요 손실 함수 예시

버르장머리 없는 반말 봇과 일반 AI 모델의 응답 결과 비교

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파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링의 차이점과 각각의 특징 비교

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정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수의 개념과 AI 모델 평가법

서로 다른 파인튜닝 모델을 테스트하여 하이퍼파라미터가 모델 성능에 미치는 영향 비교

배포된 파인튜닝 모델이 배포되는 일반적인 방법

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심화 학습을 위한 참고자료 및 커뮤니티 소개

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OpenAI 플랫폼에서 AI 모델을 파인튜닝할 때 사용되는 JSONL 형식

데이터 준비, 모델 초기화 및 설정, 모델 학습 및 평가, 결과 적용 및 배포 등 파인튜닝 과정 소개

파인튜닝이 AI 모델에 영향을 미치는 과정

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JSONL의 정의와 파인튜닝에 사용되는 이유

파인튜닝을 통해 얻을 수 있는 주요 이점

일반적인 AI 모델과 표 형식 데이터 정리에 특화된 파인튜닝 모델을 비교하며, 응답 결과의 차이

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학습 불안정성의 원인 및 해결 방법

에폭 수가 모델 학습에 미치는 영향과 효과적으로 에폭 수를 결정하는 방법

학습률의 중요성과 학습률을 최적화하는 전략

배치 크기가 모델 학습에 미치는 영향과 최적의 배치 크기를 설정하는 방법