AIFFEL Quest

아이펠 캠퍼스에서 진행하는 퀘스트 실습 결과물을 올리는 레포지토리입니다.

Exploration

차시	제목	내용
1	당뇨병 수치 예측하기, 자전거 수요 예측하기	Numpy로 간단한 Linear Regression 모델과 학습 루프를 구현하고 당뇨병 수치 예측, Scikit-Learn을 사용하여 자전거 수요 예측
2	주택 가격 예측하기	Pandas, MissingNo, Scikit-learn을 통한 데이터 전처리, Matplotlib와 Seaborn을 통한 데이터 시각화, 트리 기반 모델을 통한 주택가격 예측
3	Facial Detection	컴퓨터 비전에서 Matplotlib를 다루기, dlib를 이용한 얼굴 인식 체험
4	영화 리뷰의 긍정/부정 분류하기	텍스트 전처리 및 토큰화, 벡터화, RNN 기반 모델을 통한 이진 감정분석
5	Segmentation을 이용한 사진 필터	OpenCV를 이용한 간단한 이미지 프로세싱, 세그멘테이션 모델을 통해 인물 사진에 필터 적용하기
6	뉴스기사 요약봇 만들기	Seq2Seq 모델을 통한 추상적 요약, summa 라이브러리를 통해 추출적 요약 체험
7	Segmentation Map으로 도로 이미지 생성하기	Conditional GAN을 통해 Segmentation 이미지를 실제 도로 이미지로 변환
8	한국어 데이터로 챗봇 만들기	Transformer를 직접 구현하고 한국어 데이터를 학습시키기

차시	제목	내용
3	영화 리뷰 감정 이진분류	기초적인 텍스트 전처리, KoNLPy와 SentencePiece을 이용한 토큰화, LSTM을 이용한 감정분석
6	뉴스 카테고리 다중분류	Scikit-learn을 통해 고전적 머신러닝 모델로 텍스트를 분류
9	Word Embedding의 편향성 평가	명사만 추출해 학습한 Word2Vec 모델을 WEAT로 데이터 편향성 평가
12	한국어 - 영어 기계번역	Bahdanau Attention을 사용한 Seq2Seq 모델에 한영 기계번역 학습
15	Transformer를 이용한 기계번역	Tensorflow와 Keras로 직접 Transformer 모델을 구현하고 기계번역 학습
18	Transformer를 이용한 챗봇 제작	Data Augmentation을 통해 챗봇의 대답 품질 향상시키기
21	BERT 구현 및 Pre-Training	Tensorflow와 Keras로 직접 BERT를 구현하고 Pre-Training 수행
24	HuggingFaces을 활용한 Fine-Tuning	HuggingFaces의 Transformers를 이용해 KLUE-BERT를 Fine-Tuning 후 감정분석 수행
27	RLHF을 통해 ChatGPT 만들기	KoChatGPT를 통해 RLFH을 수행해 모델의 답변 품질 향상시키기