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패키지 매니저 Error searching for packages. 오류 오류 메세지Error searching for packages. An error occurred, likely on the server. Please try again later.Unable to perform online search: Request [GET https://packages.unity.com/-/api/search?host=editor&provider=enterprise] failed with status code [502]UnityEditor.EditorApplication:Internal_CallUpdateFunctions () 해결방법프로젝트를 모두 저장 후 종료하고 Unity Hub를 로그아웃 후 다시 로..
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Unity에서 Open AI API 사용하기목표1. ChatGPT와 같이 대화하기2. gpt-4o, gpt-4-turbo 모델을 사용하기 다음의 깃허브 링크를 참고해서 만들었습니다.깃허브 : https://github.com/RageAgainstThePixel/com.openai.unity?tab=readme-ov-file#list-assistants GitHub - RageAgainstThePixel/com.openai.unity: A Non-Official OpenAI Rest Client for Unity (UPM)A Non-Official OpenAI Rest Client for Unity (UPM). Contribute to RageAgainstThePixel/com.openai.unity d..
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이전 시간에 원-핫 벡터는 단어 벡터 간 유의미한 유사도를 계산할 수 없는 단점이 있습니다.이 유사도를 반영해서 수치화할 수 있는 방법인 Word2Vec가 등장하게 됩니다.1. 워드 투 벡터란기존의 원-핫 벡터는 단어 집합의 크기가 차원입니다. 단어 집합 {hello, nice, to, meet, you} 이 방법은 표현할 단어만 1이고 나머지는 0으로 표현되기 때문에 희소 표현(sparse representation)이라고 합니다.하지만, 이는 단어의 유사성을 표현할 수 없고 대부분의 단어가 0으로 표현되기 때문에 매우 비효율적입니다. 이에 분산 표현(Distributed Representation)이 등장하게 됩니다.이 분산 표현은 '비슷한 문맥에서 등장하는 단어들은 비슷한 의미를 가진다'라는 가정을..
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원-핫 인코딩에서는 단어 집합(vocabulary)이 나오는데 단어집합은 서로 다른 단어들의 집합이라고 합니다. 그러나 book, books 두 단어는 서로 다른 단어입니다. 단어의 변형 형태도 다른 단어로 간주하는 것입니다. teach, teacher, teaches 이런 변형 형태도 단어 집합에서는 다른 형태로 간주하는 것입니다. 원-핫 인코딩에 앞서 먼저 해야할 일은 단어집합을 만드는 것입니다. 모든 단어의 중복을 허용하지 않고 모으면 이를 단어집합이라고 하고, 이 단어에 고유한 정수를 부여합니다. 이를 정수인코딩이라고 하는데, 각 단어의 인덱스를 부여하는 것입니다. 예시) 1 = hello, 2 = teach, 3 = teacher, 4 = teaches, 5 = cat 1. 원-핫 인코딩(One..
