Python Keras 딥러닝

1. 네, 당신이 말씀하신 순서가 맞습니다. 일반적으로 딥러닝 프로세스는 다음과 같은 순서로 이루어집니다. - 데이터 수집: 훈련에 사용될 초기 데이터를 수집합니다. - 데이터 전처리: 데이터를 정의하고 필요한 형식으로 변환합니다. 여기에는 토큰화(Tokenizing), 정규화(Normalization), 벡터화(Vectorization) 등이 포함될 수 있습니다. - 모델 학습: 정제된 데이터를 사용하여 딥러닝 알고리즘을 훈련시킵니다. 2. 이 부분은 완전히 문제의 도메인과 사용 사례에 달려있습니다. Q&A 형식은 대화형 AI나 FAQ 시스템 등에서 주로 사용되지만, 모든 상황에 적합한 것은 아닙니다. 만약 당신의 문제가 법률 조항을 이해하거나 분류하는 것이라면, 각 조항을 개별적으로 토큰화하고 그것들의 패턴을 학습하는 방법이 더 합리적일 수 있습니다. 따라서 질문에 대한 가장 좋은 대답은 그것이 "어떤" 딥러닝 작업인지에 달려있습니다. 일반적으로, 데이터는 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 형태로 표현되어야 합니다. Q&A 형태가 필요하다고 판단되면 직접 생성해야 할 수도 있습니다. 이 경우 생성된 Q&A 셋이 딥러닝 모델의 예측 성능에 크게 영향을 미치므로, 정확성과 다양성을 보장하는 것이 중요합니다.