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[바둑 AI 프로젝트 3일차] 데이터 구하는 곳 + MCTS 최근에 바빠서 바둑 AI는 신경을 많이 못 쓰고 있다. 그래도 오늘 새로 공부한 내용들을 정리하고자 한다. 데이터 구하는 곳 처음엔 내가 바둑팝에서 저장한 기보들을 사용하려고 했는데 아무리 생각해도 이걸론 턱없이 부족할 것 같아서 데이터를 조금 더 찾아봤다. 그랬더니 바둑 공부하기도 굉장히 유용한 사이트들을 몇 개 찾았다. https://online-go.com/ online-go.com에서 바둑을 즐기세요! | OGS Online-Go.com은 온라인 바둑 게임을 즐길 수 있는 최고의 사이트입니다. 저희 커뮤니티 지원 사이트는 사용이 친근하고 편리하며 무료입니다, 오셔서 저희와 함께 바둑을 즐기세요! online-go.com online-go, 온라인 고라는 간단한 이름을 가진 전세계적인 바둑 사이트이.. 2024. 2. 20.
[LLM] Deeplearning.AI Langchain 강의 내용 정리 오늘은 Langchain에 대해 공부하고 싶어서 코세라에서 찾은 Langchain 강의를 들은 내용을 정리해보고자 한다. 강의 링크 : https://www.coursera.org/projects/langchain-chat-with-your-data-project?skipBrowseRedirect=true LangChain Chat with Your Data 2시간 이내에 이 안내 프로젝트를 완료하세요. LangChain: Chat With Your Data delves into two main topics: (1) Retrieval Augmented Generation (RAG), a common LLM application ... www.coursera.org Coursera와 Deeplearning.. 2024. 2. 10.
[NLP Study] - RNN 트랜스포머가 무엇이 대단한지를 이해하려면, Seq2Seq부터 이해해야 하고, 결국엔 그 전의 자연어 처리가 어떠한 식으로 이루어졌는지를 완전히 이해해야 할 것 같다. 그래서 한 달 동안 RNN부터 쭉 공부를 해보고자 한다. 나중에는 관련 논문들을 읽어보고 코드로 구현할 수 있을 수준까지 실력을 올리고 싶기 때문에 논문 베이스 + 관련 자료 공부하고 정리하는 형식으로 포스팅이 이어질 것 같다. 참고자료 https://www.youtube.com/watch?v=Hn3GHHOXKCE&ab_channel=%EB%A9%94%ED%83%80%EC%BD%94%EB%93%9CM 이번에 RNN을 공부하면서 참고한 영상이다. https://arxiv.org/abs/1808.03314 Fundamentals of Recur.. 2024. 2. 6.
[NLP] BPETokenizer 이해하기 최근에 캐글에서 열린 LLM 대회의 최적 솔루션은 아주 인상적이었다. https://www.kaggle.com/code/datafan07/train-your-own-tokenizer Train your own Tokenizer Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com 대회 목적 자체는 문장을 보고 기계가 만든 것인지 인간이 만든 것인지 구분하는 것이었다. 일반적인 솔루션은 BERT 류의 모델을 학습시켜서 분류시키는 것이겠으나, 여기에서 제시된 솔루션은 그런 방식이 아니다. 토크나이저를 로드해오는 게 아니고 데이터셋에 맞게 직접 만들어서, TF.. 2024. 2. 3.
[바둑 ai 만들기 프로젝트] 2일차 - alphago 관련 논문 정리 오늘은 바둑 ai 만들기 프로젝트 2일차이다. 우선 당분간은 관련 논문들을 간단하게 읽어보면서 내가 나아가야 할 방향을 정립해보고자 한다. 논문을 읽는 데에는 시간이 꽤 오래 걸리므로, 오늘은 관련 페이퍼들을 찾아보고 정리해보고자 한다. 알파고 관련 논문 알파고를 설명한 원본 논문은 다음과 같다. https://www.nature.com/articles/nature16961 그런데 이걸 읽으려면 네이처지에 접근해야 하는데 내가 다니는 학교랑 네이처가 연결이 안 되어 있는 것 같았다. 그래서 이런 논문들을 가져와서 읽을 수 있게 해주는 사이트를 이용했다. https://sci-hub.wf/10.1038/nature16961 Sci-Hub | Mastering the game of Go with deep n.. 2024. 2. 2.
[바둑 AI 만들기 프로젝트] 1일차 - 주제 설정 나는 최근에 취미로 온라인 바둑을 두고 있다. 처음엔 COSUMI라는 바둑 웹사이트에서 인공지능과 주로 두기 시작했다. https://www.cosumi.net/ko/ 바둑 웹 게임 COSUMI - 무료! COSUMI에 어서 오세요! 이 사이트에서는, 5줄∼19줄의 바둑을 할 수 있습니다. 만약 바둑의 방법을 모를 경우는, 우선 Wikipedia(바둑)를 보시고, 그 후 초보자에 적합한 5줄에 도전해 주십시오. 즐겨 www.cosumi.net 바둑 ai는 보통 설치해서 로컬로 돌려야하는 경우가 많다. 아무래도 딥러닝 모델들이 대다수이기 때문에 좋은 성능의 gpu가 필요하지만 gpu 서버는 비용이 아주 비싸기 때문인 것 같다. 하지만 COSUMI라는 사이트는 설치할 필요가 없어서 좋았다. 오래된 사이트인 .. 2024. 1. 26.

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