BERT를 사용한 인공지능 모델링 파인튜닝

Table of Contents:

1. Introduction
2. 데이터 클리닝과 프리 프로세싱 전처리 2.1 데이터 클리닝 2.2 프리 프로세싱 전처리
3. 모델 파인 튜닝을 위한 클린드 데이터 3.1 클린드 데이터 가져오기 3.2 모델 파인 튜닝 작업 시작
4. 허깅 페이스에서 프리트레인된 버트 모델 받아오기
5. 모델 맞춤 제작하기
6. 유튜브 제목 퀄리티 예측하기
7. 허깅 페이스의 다양한 AI 모델
8. 대기업들이 제공하는 프리트레인됨 모델 사용하기
9. 필요한 라이브러리 설치하기
10. 모델링 과정 시작하기 10.1 TF 버트 모델 가져오기 10.2 토크나이저 가져오기
11. 인풋 데이터 만들기 11.1 데이터 샘플링 11.2 데이터셋 나누기 11.3 인풋 데이터 형식 구성하기
12. 학습 모델링
13. 모델 평가하기
14. 모델 다운로드 받기
15. 결론

Article:

Introduction

데이터 클리닝과 프리 프로세싱 전처리를 마친 클린드 데이터를 가지고 모델 파인 튜닝 작업을 수행합니다. 이 작업은 섹시한 딥 러닝 모델을 만드는 작업으로 유튜브 제목 퀄리티를 예측하는 용도로 사용됩니다. 모델 파인 튜닝을 위해 허깅 페이스에서 프리트레인된 버트 모델을 가져오며, 이 모델을 맞춤 제작하여 유튜브 제목 퀄리티를 예측할 수 있습니다. 허깅 페이스에는 다양한 AI 모델들이 전문가에 의해 업로드되어 있으며, 이러한 모델들을 활용하여 원하는 앱 서비스를 개발할 수 있습니다.

데이터 클리닝과 프리 프로세싱 전처리

2.1 데이터 클리닝

데이터 클리닝은 원본 데이터에 대해 오류, 결측치, 이상치 등을 처리하여 데이터의 정확성과 일관성을 확보하는 과정입니다. 데이터 클리닝을 통해 데이터셋을 깨끗하게 정리할 수 있습니다.

2.2 프리 프로세싱 전처리

프리 프로세싱 전처리는 데이터를 모델에 맞게 변환하는 과정입니다. 예를 들어, 텍스트 데이터의 경우 토큰화, 정수 인코딩, 패딩 등을 수행하여 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환합니다.

모델 파인 튜닝을 위한 클린드 데이터

3.1 클린드 데이터 가져오기

클린드 데이터는 데이터 클리닝과 프리 프로세싱 전처리를 거친 깨끗한 데이터입니다. 이 클린드 데이터를 가져와 모델 파인 튜닝 작업에 활용합니다.

3.2 모델 파인 튜닝 작업 시작

허깅 페이스에서 프리트레인된 버트 모델을 가져옵니다. 그 다음, 이 모델을 맞춤 제작하여 텍스트 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 모델 파인 튜닝을 위한 작업이므로, 클린드 데이터를 이용하여 모델을 학습시킵니다.

허깅 페이스에서 프리트레인된 버트 모델 받아오기

허깅 페이스는 대기업들이 만든 프리트레인된 버트 모델을 제공하는 사이트입니다. 이 사이트에서 프리트레인된 버트 모델을 받아올 수 있으며, 이 모델을 이용해 텍스트 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

모델 맞춤 제작하기

프리트레인된 버트 모델을 이용해 클린드 데이터를 학습시키고 맞춤 제작합니다. 학습된 모델은 텍스트 데이터를 입력으로 받아 유튜브 제목 퀄리티를 예측할 수 있습니다.

유튜브 제목 퀄리티 예측하기

맞춤 제작한 모델을 이용하여 텍스트를 입력하면, 모델은 해당 텍스트의 유튜브 제목 퀄리티를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 유튜브 제목을 효과적으로 작성할 수 있습니다.

허깅 페이스의 다양한 AI 모델

허깅 페이스에는 많은 AI 모델들이 있으며, 대기업들이 직접 모델을 제작하여 이 사이트에 업로드합니다. 이러한 다양한 모델들을 이용하면 간편하고 효과적으로 앱 서비스를 개발할 수 있습니다.

대기업들이 제공하는 프리트레인된 모델 사용하기

대기업들은 프리트레인된 모델을 모두에게 무료로 제공함으로써 데이터의 수요를 충족시키고 있습니다. 이를 활용하여 유용한 서비스를 개발할 수 있습니다.

필요한 라이브러리 설치하기

필요한 라이브러리를 설치하여 모델링 작업에 필요한 도구들을 준비합니다. 주로 사용되는 라이브러리로는 TensorFlow와 Hugging Face의 Transformers가 있습니다.

모델링 과정 시작하기

모델링 과정은 모델을 구성하고 컴파일하여 학습을 진행하는 단계입니다. 이 과정에서는 데이터셋을 준비하고 모델을 구성하며, 컴파일하여 학습을 수행합니다.

인풋 데이터 만들기

인풋 데이터는 모델에 입력으로 사용될 데이터입니다. 토큰화된 데이터와 어텐션 마스크를 생성하여 모델에 입력으로 사용할 수 있는 형태로 변환합니다.

학습 모델링

인풋 데이터를 이용하여 모델을 학습시킵니다. 이를 통해 모델은 주어진 데이터에 대한 패턴을 학습하고, 유튜브 제목 퀄리티를 예측할 수 있게 됩니다.

모델 평가하기

학습된 모델을 평가하여 예측 성능을 측정합니다. 이를 통해 모델의 퀄리티를 확인하고 필요에 따라 모델을 수정하여 성능을 개선할 수 있습니다.

모델 다운로드 받기

최종적으로 학습된 모델을 다운로드하여 저장합니다. 이를 이용하여 유튜브 제목 퀄리티 예측 서비스를 개발하고 활용할 수 있습니다.

결론

이상으로 웹 어플리케이션을 개발하는 과정에 대해 알아보았습니다. 웹 어플리케이션 개발을 위해서는 대용량 데이터가 필요하며, 이를 위해 대기업들이 무료로 프리트레인된 모델을 제공하고 있습니다. 이를 이용하여 다양한 서비스를 개발할 수 있으며, 이를 통해 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.