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[데이터사이언스 수학] Matrix Factorization(행렬 분해): 행렬을 분해하는 방법 🧩 SVD로 이미지 압축 Matrix Factorization: 행렬을 분해하는 방법 🧩 Matrix Factorization(행렬 분해), 또는 Matrix Decomposition(행렬 분해)는 주어진 행렬을 여러 구성 요소로 분해하는 기술입니다. 마치 숫자 10을 2와 5로 분해하는 것과 비슷한 개념이에요. 행렬 분해는 선형 방정식을 풀거나, 다양한 계산을 효율적으로 처리하는 데 사용됩니다. 🔍 여러 가지 행렬 분해 방법이 있으며, 각 방법은 특정 목적에 맞게 사용됩니다. 가장 일반적인 행렬 분해 기법은 LU 분해, QR 분해, Cholesky 분해, 그리고 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition) 등이 있습니다. 주요 행렬 분해 기법 📊LU DecompositionLU 분해는 정사각.. 2025. 1. 4.
[데이터사이언스 수학] NORM 함수: 벡터의 크기를 측정하는 방법! 📏 NORM 함수: 벡터의 크기를 측정하는 방법! 📏벡터의 크기를 측정하는 것이 때때로 필요할 때가 있죠? 벡터의 크기를 정확히 측정할 수 있도록 도와주는 함수가 바로 Norm 함수입니다. 😄 벡터의 크기를 측정하는 것만큼 중요한 일이 또 있을까요? 벡터를 다양한 방식으로 분석하고 다룰 때, Norm 함수는 없어서는 안 될 중요한 도구입니다. Norm 함수란 무엇일까요? 🤔Norm 함수는 벡터 공간에서 벡터의 크기나 길이를 측정할 수 있게 해주는 함수입니다. 쉽게 말해, 벡터가 얼마나 큰지, 길이가 얼마나 되는지를 알려주는 역할을 하죠. 중요한 점은 0 벡터를 제외한 모든 벡터는 일정한 양의 크기를 갖는다는 것입니다.이 함수는 여러 종류가 있으며, 그 중 가장 많이 사용되는 것은 L^p Norm입니다... 2025. 1. 4.
[데이터사이언스 수학] Eigenvalues와 Eigenvectors: 데이터사이언스에서 꼭 알아야 할 핵심 개념! 📊 Eigenvalues와 Eigenvectors, 도대체 왜 중요할까? 🤔Eigenvalues와 Eigenvectors는 선형대수학에서 굉장히 중요한 개념이에요. 하지만 왜 이 개념이 데이터사이언스에서 중요한지 궁금할 수 있죠? 😅 먼저, 간단히 말하면 Eigenvalue는 행렬이 벡터를 변형할 때 그 벡터의 크기만 변화시키는 "스케일" 요소이고, Eigenvector는 그 변형을 당하는 벡터에요. 다시 말해서, Eigenvector는 변형 후에도 방향은 그대로 유지하면서 크기만 커지거나 줄어들죠! 📏Eigenvector는 어떻게 정의될까? 🤓선형 변환을 할 때, Eigenvector는 특정 방향을 유지하면서 크기만 변경되는 벡터입니다. 예를 들어, 어떤 행렬이 특정 벡터를 변화시킬 때, 그 벡터는.. 2025. 1. 4.
[데이터사이언스 수학] 📚 Determinant(행렬식): 행렬의 비밀을 푸는 열쇠! 🔑✨ 안녕하세요! 오늘은 데이터 사이언스와 선형 대수에서 중요한 개념인 Determinant(행렬식)에 대해 알아보겠습니다. 😄Determinant는 행렬의 특성을 나타내는 스칼라 값으로, 다양한 수학적, 물리적 의미를 담고 있습니다. 🧮  1. Determinant란? 🤔Determinant는 행렬이 공간에 미치는 길이(1차원), 면적(2차원), 부피(3차원)의 변화를 나타내는 값입니다.📌 주요 특징Determinant 값 > 0: 면적이나 부피가 양수 방향으로 변형됩니다.Determinant 값 : 면적이나 부피가 음수 방향(반전)으로 변형됩니다.Determinant 값 = 0: 행렬이 역행렬을 가지지 않으며, 공간을 "압축"하여 차원이 줄어듭니다.예시:Determinant가 2라면, 면적(2D) .. 2025. 1. 3.
[데이터사이언스 수학] 📚 Matrix와 Tensor: 데이터 사이언스 필수 개념! 🚀 안녕하세요! 😄 오늘은 데이터 사이언스에서 자주 등장하는 두 가지 중요한 개념, Matrix(행렬)와 Tensor(텐서)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 🧮 데이터의 구조를 이해하면 머신러닝과 딥러닝을 더 쉽게 배울 수 있어요! 🧠 1. Matrix(행렬)란? 🤔Matrix(행렬)는 2차원 배열로, 숫자가 행(row)과 열(column)로 배열된 구조를 가지고 있습니다. 📊 데이터를 시각화하거나 계산할 때 자주 사용됩니다.예시로는 이미지 데이터(픽셀 값 배열), 데이터셋(행: 데이터 샘플, 열: 피처)이 있습니다.📌 행렬의 특징2차원 구조: 행(row)과 열(column)로 구성행렬 연산: 덧셈, 곱셈, 전치(transpose) 등이 가능🖥️ Python으로 행렬 만들어보기# Import nu.. 2025. 1. 3.
[데이터사이언스 수학] 스칼라와 벡터 개념, 5분 만에 완벽 이해! 🚀 안녕하세요, 데이터 사이언스의 세계로 첫걸음을 내딛으시는 여러분! 😄 오늘은 데이터를 다룰 때 스칼라(Scalar)와 벡터(Vector)라는 개념에 대해 알아보겠습니다. 🧮  1. Scalar란 무엇일까요? 🤔스칼라는 단순히 하나의 숫자를 의미합니다!예시로는 온도(25°C), 속도(60km/h) 같은 값이 있습니다.스칼라는 주로 벡터와 상호작용할 때 사용되며, 이를 스칼라 곱셈이라고 합니다.📌 정리스칼라는 단일 값입니다.방향성이 없고, 크기만 존재합니다.2. Vector란 무엇일까요? 💡벡터는 순서가 있는 값들의 집합입니다. 💼간단히 말하면, 숫자 배열이라고 생각할 수 있어요. 벡터는 행(row) 또는 열(column) 형태로 존재할 수 있답니다.벡터는 서로 더하거나 빼는 등의 다양한 연산이 .. 2025. 1. 3.
🛠️ AI 프로젝트: AI를 활용한 자동 회계 어시스턴트 🤖💼 이 프로젝트는 영수증이나 송장(invoices)에서 데이터를 자동으로 추출하고 정리하여 회계 작업을 간소화하는 시스템을 만드는 것입니다!✨ 이 시스템이 수행하는 주요 작업은 다음과 같아요:📜 1. 스캔된 영수증이나 송장에서 텍스트 추출📊 2. 추출된 데이터를 분석하고 필요한 정보(날짜, 금액, 공급업체 이름 등)를 구조화💾 3. 데이터를 엑셀 파일 또는 데이터베이스에 자동 저장 💻 기술 스택🟢 Python🟡 Tesseract OCR: 이미지에서 텍스트를 추출🔵 Hugging Face Transformers: 자연어 처리를 활용해 데이터 분석🟠 Pandas: 데이터 정리 및 엑셀 파일 저장🔴 Flask: 간단한 웹 인터페이스 제공 (옵션) 🎯 기능 ✅ PDF, JPG, PNG 형태의 영수.. 2025. 1. 1.
📸 Python으로 OCR 쉽게 따라하기! 🐍 안녕하세요! 🖐 오늘은 이미지 속 텍스트를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 바꿔주는 OCR(Optical Character Recognition) 기술에 대해 알아볼게요! 🧐 특히 PyTesseract와 OpenCV를 사용해 Python으로 OCR을 구현하는 법을 간단히 설명드릴게요! ✨  💡 OCR이 뭐길래 배워야 할까?이미지에서 텍스트를 수작업으로 추출하는 건 정말 귀찮고 시간도 오래 걸리죠. 🕰️ OCR을 사용하면 이미지를 손쉽게 편집 가능한 텍스트로 바꿀 수 있어요! 활용 예시는 다음과 같아요:📄 문서 디지털화: 종이 문서나 PDF, 사진 속 텍스트를 검색 가능하고 편집할 수 있는 파일로 변환!🧾 데이터 자동 입력: 영수증이나 양식에서 정보를 추출해 데이터베이스로 자동 입력!🛑 자율주행 자동.. 2025. 1. 1.
🤗 🎉 Hugging Face로 질문 답변 시스템(QA 시스템) 만들기! 🤔💡 안녕하세요! 오늘은 Hugging Face 라이브러리를 사용해서 간단한 질문 답변 시스템(Question Answering)을 만드는 방법을 알아보겠습니다. ✨ Hugging Face는 정말 쉽고 빠르게 강력한 NLP 모델을 사용할 수 있도록 도와주는 도구인데요, QA 시스템도 간단히 구현할 수 있답니다. 🛠️  💬 질문 답변 시스템이란?질문 답변(Question Answering, QA) 시스템은 사람이 자연어로 던진 질문에 대해 자동으로 답변을 제공하는 NLP 기술이에요. 😊일상생활에서 이미 많이 사용되고 있는데요, 대표적인 예로는:가상 비서 (예: Siri, Alexa)고객 지원 (챗봇)정보 검색 시스템 (예: 구글 검색)🌐 QA 시스템의 두 가지 종류1️⃣ 오픈 도메인(Open-domain.. 2025. 1. 1.
🤗 허깅페이스 시작하기: 쉽게 따라하는 가이드 허깅페이스의 기본 개념과 주요 기능을 이해했다면, 이제 직접 사용해볼 차례입니다! 😊  2024.12.30 - [AI 공부/자연어 처리 (NLP)] - 🤗 허깅페이스란? AI 커뮤니티의 오픈소스 🤗 허깅페이스란? AI 커뮤니티의 오픈소스안녕하세요! AI와 머신러닝(ML)에 대해 조금이라도 관심이 있다면 한 번쯤 들어봤을 이름, 허깅페이스(Hugging Face)를 소개할게요! 😄 처음 들어보신다면 걱정하지 마세요. 오늘은 허깅페이스가 무datasciencebeehive.tistory.com2024.12.30 - [AI 공부/자연어 처리 (NLP)] - 🤗 허깅페이스의 핵심 구성 요소와 주요 기능 🤗 허깅페이스의 핵심 구성 요소와 주요 기능허깅페이스는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 분야.. 2024. 12. 30.
🤗 허깅페이스의 핵심 구성 요소와 주요 기능 허깅페이스는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 분야에서 최신 기술을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 대표적인 플랫폼입니다. 오늘은 허깅페이스의 핵심 구성 요소와 그들이 제공하는 주요 기능들을 살펴보며, 이 플랫폼이 어떻게 AI 세계를 혁신했는지 이야기해볼게요! 😊 1️⃣ Transformers 라이브러리허깅페이스의 Transformers 라이브러리는 NLP 분야의 대표적인 최신 머신러닝 모델 모음집입니다. 이 라이브러리는 텍스트 분류, 언어 생성, 번역, 요약 등 다양한 작업에 최적화된 프리트레인된 모델(pre-trained models)을 제공합니다.🌟 주요 특징:간단한 사용법: 허깅페이스의 pipeline() 메서드는 NLP 작업을 추상화하여 몇 줄의 코드만으로 복잡한 모델을 적용할 수 .. 2024. 12. 30.
🤗 허깅페이스란? AI 커뮤니티의 오픈소스 안녕하세요! AI와 머신러닝(ML)에 대해 조금이라도 관심이 있다면 한 번쯤 들어봤을 이름, 허깅페이스(Hugging Face)를 소개할게요! 😄 처음 들어보신다면 걱정하지 마세요. 오늘은 허깅페이스가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 우리 삶에 어떤 영향을 미치는지 쉽게 설명드릴게요.🧐 허깅페이스? 그게 뭐야?"허깅페이스? 🤗 핸드폰에 있는 이모티콘 아니야?" 라고 생각하셨다면 맞아요, 그 이모티콘 맞습니다. 하지만, 기술 세계에서는 AI와 머신러닝의 중심 허브로 통하는 중요한 플랫폼이에요! 허깅페이스는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 모델을 개발, 훈련, 배포할 수 있도록 돕는 오픈소스 커뮤니티 플랫폼입니다.쉽게 말해, AI 개발자들이 모여 아이디어를 나누고 협력하며, 자신만의 프로젝트를 실현할 .. 2024. 12. 30.
📚 2025년 꼭 알아야 할 AI 프레임워크와 라이브러리 소개! AI 개발을 위한 필수 도구들! 각각의 프레임워크와 라이브러리의 장점과 왜 사용해야 하는지를 정리해보았습니다. 아래 리스트와 링크를 확인해보세요. 😊  🔥 1. PyTorch (파이토치)왜 써야 돼?: 연구와 실험에 최적화된 도구 🛠️장점: 유연한 설계, 동적 계산 그래프, 대규모 커뮤니티 지원 🙌링크: PyTorch 공식 사이트⚡ 2. TensorFlow (텐서플로우)왜 써야 돼?: 대규모 프로젝트에 적합한 강력한 프레임워크 🌍장점: 플랫폼 간 배포 가능, 구글 지원, 폭넓은 문서 📖링크: TensorFlow 공식 사이트🌊 3. Keras (케라스)왜 써야 돼?: 딥러닝 초보자에게 적합한 고수준 API 🧩장점: 쉬운 사용법, 빠른 프로토타이핑 🚀링크: Keras 공식 사이트🤖 4. S.. 2024. 12. 30.
📚 2025년에 AI 배우는 법: 초보자를 위한 가이드 🎉 AI를 배우고 싶으신가요? 2025년, AI는 더욱 핫해졌습니다! 하지만 방대한 분야라 막막할 수 있어요. 걱정 마세요! 🚀 이 글에서는 AI를 처음 배우는 분들을 위해 간단한 로드맵을 소개합니다. 🗺️🌟 1. 기본기를 다져요! 🧠AI를 배우려면 몇 가지 필수 스킬이 필요합니다.수학 📐: 선형대수, 확률, 미적분의 기본 개념만 알아도 OK! 예를 들어, 행렬과 선형 변환은 AI 알고리즘에서 자주 쓰여요.통계 📊: 데이터를 분석하고 패턴을 이해하는 데 필수! 회귀 분석, 확률 분포 같은 개념에 익숙해지세요.학습 의지 💪: AI는 빠르게 진화하는 분야이기 때문에 꾸준히 배우려는 자세가 중요해요!🌟 2. AI 전문 스킬을 개발해요! 🚀이제 AI 핵심 스킬을 배워봅시다!프로그래밍 💻: Pyth.. 2024. 12. 30.
머신러닝 알고리즘 가이드: 종류와 강점, 약점 분석 📊 머신러닝은 복잡한 데이터 패턴을 해석하고 예측 모델을 구축하는 데 강력한 도구입니다. 다양한 머신러닝 알고리즘은 서로 다른 유형의 데이터와 문제 상황에 맞게 설계되었습니다. 이러한 알고리즘은 고유한 작동 원리를 가지며, 각각의 장단점이 명확하게 구분됩니다. 본 글에서는 이러한 머신러닝 알고리즘들의 사용 사례, 기본 원리, 주요 강점 및 약점을 자세히 소개하고 비교함으로써, 독자들이 자신의 데이터 과학 프로젝트에 가장 적합한 알고리즘을 선택할 수 있도록 돕고자 합니다. 이를 통해, 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 인사이트를 추출하고 효과적인 결정을 내리는 데 필요한 기반을 마련할 수 있습니다.  선형 회귀 (Linear Regression) 📈사용 사례: 연속적인 값을 예측.작동 방식: 데이터에 가장 .. 2024. 12. 29.
[AI 정보] 🎉🤖 챗GPT O3 모델 출시! 안녕하세요 여러분~! 🎉 오늘은 정말 신나는 소식을 가지고 왔어요! 바로 OpenAI에서 새로운 챗GPT O3 모델을 출시했다는 거예요. 🤖✨  새로운 AI 시대의 서막 🚀최근에 AI 기술이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지 느껴지시나요? 이번 새 모델은 우리가 AI에 대해 알고 있는 걸 완전히 뒤집어놓을 거 같아요! O3 모델이라는 친구는 일반 인공지능, AGI에 한 걸음 더 다가섰다고 하더라고요. 즉, 이 친구는 우리가 할 수 있는 거의 모든 일을 배우고 처리할 수 있을 것이라고 예상됩니다.! 😮💡무엇이 AGI인가요?AGI라는 말 들어보셨나요? AGI는 인공지능이 인간처럼 다양한 일을 처리할 수 있게 만드는 그런 거예요. 별로 많이 배우지 않아도 우리가 하는 일을 할 수 있게 된다니, 정말 놀라.. 2024. 12. 28.
🌀 OpenAI, 'Sora' AI 비디오 생성기 출시! OpenAI가 드디어 기다리던 Sora AI 비디오 생성기를 선보였습니다! 🎥쉽게 말해, 텍스트로 비디오를 만들거나, 이미지를 애니메이션으로 바꾸고, 기존 비디오를 리믹스할 수 있는 강력한 도구입니다.📌 핵심 포인트Sora는 텍스트→비디오, 이미지 애니메이션, 장면 간 부드러운 전환(Blending)까지 가능!ChatGPT Plus와 Pro 구독자에게만 제공(영국·유럽 제외).워터마크 없는 고품질 영상은 Pro 구독 필수.콘텐츠 가이드라인 엄격 관리: 폭력적, 선정적, 저작권 침해 콘텐츠는 금지 🚫🎬 앞으로 비디오 제작의 판도가 바뀔 듯합니다! 😲 https://sora.com/   ⚛️ Google, 'Willow' 양자 칩 출시!Google의 Willow 양자 칩이 AI 컴퓨팅의 새로운 지평.. 2024. 12. 14.
🔥 개발이 이렇게 쉬웠다고? Project IDX Interactive Chat로 10배 빠르게 코딩하는 법! 🔥 안녕하세요, 개발자 여러분! 👩‍💻👨‍💻오늘은 Project IDX의 새로운 기능 Interactive Chat에 대해 소개해드릴게요. 🎉 이제 여러분의 개발 경험이 훨씬 더 스마트하고 간편해질 준비가 되었습니다! 함께 살펴볼까요? 🚀  🤖 Interactive Chat란 무엇인가요?Interactive Chat은 Gemini AI의 강력한 기능을 바탕으로 한 차세대 AI 대화 경험이에요. 단순히 대화를 나누는 것을 넘어, 여러분의 프로젝트와 개발 환경에 직접적으로 작동하는 기능까지 제공합니다. 💻예를 들어:"테스트 실행해줘" 🛠️ → 유닛 테스트 바로 실행!"이 함수를 새로운 컴포넌트로 추출해줘" ➡️ 코드를 자동으로 리팩토링!"8080 포트에서 실행 중인 프로세스 확인해줘" → 즉시 .. 2024. 12. 13.
ChatGPT Canvas, GPT-4o와 통합! 이제 코딩도 실시간으로? 🔥 안녕하세요! 요즘 너무나 많은 AI뉴스때문에 도대체 뭐가 뭔지 모르실까봐 최근 뉴스를 정리해봤어요.🖌️ ChatGPT Canvas, 이제 GPT-4o와 완전 통합!OpenAI가 ChatGPT의 Canvas 기능을 GPT-4o 모델에 완벽히 통합했다고 발표했어요! 🎉이제 텍스트나 코드를 수정하고 실행하는 일이 더 간편해졌답니다.🔑 핵심 내용:Canvas는 실시간 편집, Python 실행, 버그 감지, 그래픽 미리보기 등 다양한 기능을 제공하는 스플릿 스크린 인터페이스를 지원해요. ✍️🖥️이전에는 프리미엄 사용자에게만 제공되던 Canvas가 모든 ChatGPT 사용자에게 기본으로 활성화됐어요. 🚀OpenAI의 “Shipmas” 이벤트에서 공개된 또 다른 큰 소식은 Sora 비디오 생성기 출시였답니.. 2024. 12. 13.
Phidata로 간단히 구축하는 RAG AI 어시스턴트: 쉽고 빠른 AI 애플리케이션 제작 방법! 🛠️🤖✨ Phidata로 RAG AI 어시스턴트를 간단하게 만들기Phidata는 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 한계를 보완하며, Retrieve-and-Generate(RAG) 기반 AI 어시스턴트를 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 도구입니다. 단 세 단계만 거치면 강력한 AI 애플리케이션을 손쉽게 만들 수 있어요! 🎉 Phidata의 주요 특징 🚀다양한 모델 지원Phidata는 Ollama, OpenHermes, OpenAI 등 여러 대형 언어 모델을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 다양한 요구에 맞는 AI 어시스턴트를 유연하게 설계할 수 있습니다.로컬 환경에서도 RAG AI 구축 가능Phidata는 OpenHermes와 Ollama를 결합하여, 인터넷 연결이 제한된 환경에.. 2024. 12. 12.
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