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OpenAI의 멀티 에이전트 프레임워크, Swarm 🐝 소개 OpenAI가 새롭게 Swarm 🐝이라는 실험적인 프레임워크를 발표했어요! 이 프레임워크는 멀티 에이전트 시스템을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하며, 교육용과 실험용 목적으로 설계되었답니다. 🎓 기존 방식처럼 대형 언어 모델(LLM) API에 과도하게 의존하지 않고, 여러 에이전트 간 상호작용을 관리하는 비상태(stateless) 추상화를 제공해요. ✨ Swarm의 등장에 많은 개발자들이 흥미를 보였지만, 동시에 회의적인 시선도 존재합니다. 그 이유는 Swarm이 실험적인 상태에서 출시되었고, 이미 유사한 프레임워크가 많기 때문이에요. 🤔  Swarm이란? 🧐Swarm은 여러 에이전트를 간단하고 투명하게 조율할 수 있도록 돕는 미니멀한 프레임워크입니다. 🎯아래는 Swarm의 주요 작동 방식을 정리.. 2024. 12. 11.
[머신러닝] 머신러닝 성능 200% 올리는 비법! 🤖✨ 피처 엔지니어링 꿀팁 공개! 기계학습(Machine Learning)에서 예측력을 높이기 위한 핵심 방법 중 하나는 바로 올바른 피처(Feature)를 선택하고 불필요한 피처를 제거하는 것입니다. 🔍 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어는 이 과정에서 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 오늘은 다양한 피처 엔지니어링 기법을 살펴보며, 각각의 기법이 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 알아보겠습니다! 😊 🌟 1. 결측값 처리 (Imputation)현실 세계의 데이터는 결측값(Missing Value)으로 가득할 때가 많습니다. 😅 결측값을 제대로 처리하지 않으면 모델 성능이 저하될 가능성이 높습니다.대표적인 결측값 처리 방법:평균값으로 채우기중간값(Median) 또는 최빈값(Mode)으로 채우기예를 들어, 대출 상환 여부를 .. 2024. 12. 8.
[LLM] 🚀 RAG 앱 개발이란? 🔍 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 앱 개발이란 AI 모델에 실시간 데이터 검색 기능을 추가해, 더 정확하고 최신의 정보를 반영하여 응답을 생성하는 방법을 의미해요. 기존 AI 모델은 학습된 데이터를 바탕으로 답변을 제공하는데, 이 방식만으로는 가끔 오래된 정보나 불완전한 답변이 나올 수 있어요. 그러나 RAG는 외부 데이터베이스나 지식 소스를 검색해서 최신 정보를 찾아내고, 이를 기반으로 응답을 생성해요. 🌐 예를 들어, 챗봇이나 가상 비서가 사용자 질문에 대답할 때, 단순히 AI 모델이 학습한 내용만이 아니라 외부에서 최신 자료를 검색하고 그 내용을 응답에 반영한다면 훨씬 더 정확한 답변을 줄 수 있겠죠? 😊 RAG 앱 개발은 특히 동적이고 사실 기반의 응답이 중요한.. 2024. 11. 21.
[자연어 처리 NLP] 단어 임베딩과 문맥적 임베딩: NLP의 핵심 이해하기 🌟 자연어 처리(NLP)에서 단어의 의미와 관계를 어떻게 표현할 수 있을까요? 🤔 단어 임베딩은 이 문제를 해결하기 위한 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 이 글에서는 전통적인 단어 임베딩과 문맥적 단어 임베딩의 차이점을 설명하고, 각각의 예제를 통해 그 개념을 쉽게 이해해보겠습니다. 📚  단어 임베딩 (Word Embeddings) ✨단어 임베딩은 단어들의 의미, 문법적 속성, 그리고 다른 단어들과의 관계를 밀집된 벡터로 표현하는 방법입니다. 전통적인 방법인 Bag of Words나 TF-IDF는 단어를 개별적인 엔티티로 다루지만, 단어 임베딩은 단어를 연속된 벡터 공간에 매핑하여 의미적으로 유사한 단어들이 가까운 위치에 있도록 합니다. 🔍 이 방식 덕분에 단어의 의미를 더 잘 표현할 수 있게 되었고,.. 2024. 11. 21.
[자연어 처리 NLP] 🌟 TF-IDF를 이용한 특징 추출 (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 🛠️ 1. 단어 빈도 (Term Frequency, TF)단어 빈도(TF)는 특정 단어가 문서에서 얼마나 자주 등장하는지를 측정합니다. 일반적으로 문서 내 총 단어 수로 정규화하여 더 긴 문서로 인한 편향을 방지합니다. 예를 들어, "강아지가 마당에서 놀고 있다"라는 문서에서 "강아지"라는 단어의 빈도는 해당 단어가 몇 번 등장했는지를 나타냅니다. 😊 🛠️ 2. 역문서 빈도 (Inverse Document Frequency, IDF)역문서 빈도(IDF)는 특정 단어가 전체 코퍼스 내에서 얼마나 중요한지를 측정합니다. 많은 문서에 등장하는 단어일수록 중요도가 낮아지며, 일부 문서에만 등장하는 단어일수록 중요도가 높아집니다. 분모에 +1을 추가하여 특정 단어가 어떤 문서에도 등장하지 않는 경우에 0으로.. 2024. 11. 21.
[자연어 처리 NLP] Bag-of-Words를 이용한 특징 추출 (Feature Extraction with Bag-of-Words) 많은 전통적인 머신러닝 기법들은 특징(feature)에 기반하여 작동하며, 이 특징은 보통 문서를 코퍼스와 관련 지어 설명하는 숫자들로 이루어져 있습니다. 이 중 Bag-of-Words는 가장 기본적이고 널리 사용되는 특징 추출 기법입니다. 😊  🛠️ Bag-of-Words (BoW)정의: Bag-of-Words는 텍스트 데이터를 각 문서의 단어들이 들어 있는 멀티셋으로 표현하는 방식입니다. 이 때 문법과 단어 순서는 무시하고 단어의 빈도만을 유지합니다.Bag-of-Words의 주요 개념단어 빈도 유지: Bag-of-Words에서는 각 문서에서 등장하는 단어의 빈도를 계산하여 해당 단어를 특징으로 사용합니다. 단어의 순서나 문법적인 구조는 고려되지 않기 때문에, 텍스트 데이터를 단순하고 효율적으로 수.. 2024. 11. 20.
[자연어 처리 NLP] 🛠️ NLP 데이터 처리 방법: 데이터 전처리 (Data Pre-processing) ✨ 자연어 처리(NLP)에서 데이터 전처리는 텍스트를 분석할 수 있는 형태로 변환하는 첫 번째 단계입니다. 이 과정에서는 대화나 문맥 내에서 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다. 주요 목표는 챗봇 사람 간의 의미 있는 대화를 촉진하는 것입니다. 😊 예를 들어, "최고의 요리법 좀 알려줘" 또는 "파티 음악 좀 재생해줘" 같은 명령을 챗봇에 주는 것도 이 과정의 일환입니다. 데이터 전처리를 통해 모델이 텍스트를 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 하기 위해, 다음과 같은 여러 기술들이 사용됩니다. 🌟   🔹 데이터 전처리 단계데이터 전처리는 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하여 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 이 과정에는 토큰화, 스테밍, 표제어 추출, 정규화, 품사 태깅과 같은 다양한 .. 2024. 11. 19.
[자연어 처리 NLP] 📚 NLP 용어 알아보기 자연어 처리(NLP)에서 자주 사용되는 용어들은 복잡하게 느껴질 수 있지만, 기초적인 개념을 이해하면 훨씬 쉽게 접근할 수 있어요. 오늘은 NLP의 기본 용어인 문서(Document), 코퍼스(Corpus), 특징(Feature)에 대해 살펴보겠습니다. 이 용어들은 NLP 모델을 이해하고 적용하는 데 중요한 개념이니, 예시와 함께 차근차근 배워봅시다! 😊  📄 1. 문서(Document)문서(Document)는 NLP 모델이 처리하는 기본 단위의 텍스트입니다. 문서는 한 문장일 수도 있고 한 권의 책일 수도 있으며, 이메일, 웹페이지, 기사, 트윗 등 다양한 형태로 존재할 수 있습니다.✔️ 예시:신문에서 발췌한 한 개의 뉴스 기사 📰트윗: "Just saw Elon Musk" 💬이메일: "Dea.. 2024. 11. 18.
[자연어 처리 NLP] 🌍 자연어 처리 (NLP)란 무엇인가? 🌍 자연어 처리 (NLP)란 무엇인가?자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 기계가 인간의 언어, 또는 인간 언어와 비슷한 데이터를 읽고, 말하고, 작성하고, 조직하는 방식을 다루는 기술입니다. 이는 인간 언어의 맥락과 의미를 이해하고 처리할 수 있는 기계를 만드는 것을 목표로 하는 학문 분야예요. 🤖✨NLP는 크게 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)와 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)의 두 가지로 나눌 수 있습니다.NLU는 텍스트에 담긴 의미를 해석하는 작업을 다룹니다.NLG는 인간이 작성한 것 같은 텍스트를 생성하는 작업에 집중합니다.이와 달리 음성 인식은 음성 언어를 텍스트로 변.. 2024. 11. 17.
🎯 AI를 활용한 스마트한 취업 전략 🎯 🤖 AI가 구직 전쟁의 무기가 된다면?AI 기술이 발전하면서 구직 활동도 점점 더 디지털화되고 있습니다. 이제 많은 구직자들이 AI를 활용해 더 효율적으로 취업 기회를 얻고 있는데요, 이번 글에서는 AI를 활용해 어떻게 구직 과정을 최적화할 수 있는지 알아보겠습니다. 🔍 AI로 취업 준비하기AI는 채용 과정을 간소화하고, 지원서를 더 잘 작성하며, 회사의 지원자 추적 시스템(ATS)을 통과할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 도구를 적절히 활용하면 구직자가 시간을 절약하고, 더 많은 직무에 지원할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. 여기에는 몇 가지 대표적인 AI 도구들이 있습니다. 이력서 및 커버레터 최적화 ChatGPT나 Jasper와 같은 AI 도구를 사용해 이력서와 커버레터를 작성하.. 2024. 11. 13.
Flask vs FastAPI: 어떤 것을 선택해야 할까? 🚀 Python의 대표적인 두 마이크로프레임워크, Flask와 FastAPI!많은 Python 마이크로프레임워크들이 있습니다. Django, Flask, Bottle, 그리고 FastAPI 등이 그 예시죠. 그중에서도 요즘 가장 인기를 끌고 있는 두 가지는 바로 Flask와 FastAPI입니다. 둘 다 훌륭하지만, 각각의 장단점이 명확하게 존재합니다. 이번 글에서는 두 프레임워크의 차이점을 자세히 살펴볼게요! 💡 ⚡ 속도: 누가 더 빠를까?만약 여러분이 속도를 가장 중요하게 생각한다면, FastAPI가 정답입니다. FastAPI는 비동기 I/O 작업을 최적화하여 초당 더 많은 요청을 처리할 수 있기 때문에, 고부하 애플리케이션을 만들 때 유리합니다. 반면, Flask는 동시 연결 처리가 많지 않은 간.. 2024. 11. 12.
[파이썬 Python] Python의 예외 처리 제대로 이해하기! 'except Exception as e'를 왜 피해야 할까? 💻 코드를 작성하다가, 이런 코드를 본 적 있나요?try: # 실행할 코드except Exception as e: print('오류 발생:', e)🙆‍♂️ "오류가 발생하면 이 코드가 알아서 다 잡아주니까 괜찮겠지?"라고 생각할 수 있지만, 이 방법에는 큰 문제가 숨어 있어요! 이번 글에서는 왜 except Exception as e를 함부로 사용하면 안 되는지, 예외 처리의 기본 원칙을 다뤄볼게요! 🌟 ❓ 왜 모든 예외를 한꺼번에 잡으면 안 될까요?모든 예외를 Exception으로 잡으면, 오류의 종류에 상관없이 똑같이 처리하게 돼요.이렇게 되면 예외 상황을 구체적으로 파악하기 어려워지고, 코드의 유지보수성이 떨어지게 됩니다. 예를 들어, 사용자가 잘못된 데이터를 입력했는지, 연산에서 .. 2024. 11. 12.
[AI] 인공지능이 산업을 재편한다: Anthropic의 클로드가 '컴퓨터 사용'으로 게임의 룰을 바꾸다! 최근 Anthropic의 Claude API에서 새롭게 소개된 기능인 '컴퓨터 사용(Computer Use)'에 대해 들어보셨나요? 이 기능은 단순한 추가가 아니라 많은 산업에 종말을 고할 수 있는 시작일지도 모릅니다. 🚀🤖  그러니, '컴퓨터 사용'이 무엇인지, 그리고 그 의미에 대해 자세히 살펴보겠습니다.컴퓨터 사용이란?Anthropic에서 발표한 Claude 3.5 버전에 추가된 새로운 실험적 AI 기능입니다. 사용자가 Python 애플리케이션과 같은 클라이언트를 통해 명령어를 Claude에 전달하고, Claude는 데스크톱 환경의 스크린샷을 해석하여 적절한 행동을 결정합니다.주요 특징과 장점범용성: 모든 애플리케이션과 환경에서 작동할 수 있어, 특정 시나리오에 국한되지 않습니다.자율성과 능력:.. 2024. 11. 12.
[SQL] SQL UNION vs UNION ALL 비교 분석 🌟 SQL에서 데이터를 조작하고 조회할 때 여러 테이블이나 쿼리의 결과를 하나로 결합하고 싶을 때가 있습니다. 이를 위해 많이 사용되는 두 가지 방법이 바로 UNION과 UNION ALL입니다. 😊 이 두 명령어는 겉보기에는 유사하지만, 작동 방식과 성능 면에서 차이가 있습니다. 💡  1. UNION 🔄UNION은 두 개 이상의 SELECT 쿼리 결과를 결합하며, 중복된 행을 제거합니다. ✨ 중복된 데이터가 있을 때 자동으로 하나로 합쳐서 반환하므로 결과 데이터는 항상 고유한 값들로 구성됩니다. 중복을 제거하기 위해 정렬 작업이 필요하므로, 성능이 UNION ALL에 비해 느릴 수 있습니다. 🐢예제 📋SELECT name, city FROM customersUNIONSELECT name, city .. 2024. 11. 8.
[AB Testing] 마케팅 분석: 실험과 최적화의 세계로! 🚀 마케팅에서 실험은 성공의 열쇠입니다! 🎯 실험을 통해 새로운 아이디어를 테스트하고, 전략을 최적화하면서 효과적인 캠페인을 만들어보세요. 오늘은 마케팅 실험의 중요성과 A/B 테스트에 대해 알아보고, 이를 통해 실질적인 최적화를 이루는 방법을 소개하겠습니다. 😊 실험 모니터링이란? 🤔실험 모니터링은 미래의 캠페인 전략을 발견하거나 기존 전략을 검증하기 위한 과정입니다. 예를 들어, 소수의 청중에게 이메일을 보내 참여율을 측정해보고, 그 데이터를 바탕으로 대규모 캠페인에 적용할 수 있습니다. 💌✨이 과정은 보통 다음과 같은 단계로 이루어집니다:1. 캠페인 계획 실행2. 성과 데이터 수집 📊3. 추가 분석 및 개선 🔍적은 예산으로 새로운 아이디어를 시험하고, 이를 통해 전략을 발전시키는 것이 마케팅.. 2024. 11. 8.
[LLM] 클로드 Claude AI를 이용해서 AI 감정 분석 봇을 만들어보자! AI Sentiment Bot Project AI 학습을 위한 가장 좋은 방법은 직접 만들어보고 경험해 보는 것입니다. 📈 AI와 데이터 과학에 관심이 있다면, 복잡한 튜토리얼보다 실제 프로젝트를 통해 더 많은 성장을 이룰 수 있어요. 이번에는 주말 동안 완료할 수 있는 흥미로운 프로젝트, 바로 '감정 분석 봇'을 만들어 봅시다. 🤖✨  이 프로젝트를 통해 파이썬과 Claude API를 사용하여 텍스트 데이터를 분석하고, 그 감정을 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 간단한 감정 분석기를 구축해볼 거예요. 💬 데이터 분석과 시각화를 결합해보는 좋은 기회가 될 것입니다! 프로젝트 목표: 감정 분석 봇 만들기 (초급)사용자들이 다양한 주제에 대해 어떻게 생각하고 있는지 알 수 있다면 좋겠죠? 리뷰, 피드백 등 여러 텍스트 데이터를 실시간으로 수집하여.. 2024. 11. 8.
[데이터 사이언스 수학] 기하 평균(Geometric Mean): 데이터 분석의 숨겨진 비밀을 파헤쳐보자! 💡 기하 평균은 금융, 생물학, 데이터 과학에서 중요한 역할을 하는 평균입니다. 데이터 분석에서 중요한 비율과 패턴을 정확하게 측정할 수 있는 도구입니다. 이 포스팅에서는 기하 평균의 계산 방법, 사용 시기, 그리고 왜 유용한지를 간단하게 설명하겠습니다. 😊  기하 평균이란? 🤔기하 평균은 데이터의 곱셈적 관계를 다룰 때 사용하는 평균입니다. 특히 복리 성장이나 비율 변화를 계산할 때 적합하며, 전체 값들의 균형적인 증가율을 반영합니다. 주로 금융에서 여러 해의 투자 수익률이나 생물학에서 인구 성장률을 계산할 때 사용됩니다. 단순 평균이 각 값의 합을 기준으로 하는 반면, 기하 평균은 곱셈을 기준으로 하여 데이터 간의 상호작용을 반영합니다.기하 평균 계산 방법 🧮기하 평균을 계산하는 가장 간단한 방법은.. 2024. 11. 7.
[SQL] SQL에서 IN과 EXISTS 사용법 알아보기! 💻✨ SQL을 다루다 보면, 다른 테이블의 값에 따라 데이터를 필터링해야 할 때가 자주 있습니다. 🤔 이때 사용할 수 있는 두 가지 대표적인 방법이 바로 IN과 EXISTS입니다. 두 방법 모두 서브쿼리의 값을 확인하는 데 사용되지만, 동작 방식과 성능 측면에서 조금씩 차이가 있어요. 🚀이번 포스팅에서는 IN과 EXISTS가 무엇인지, 각각 어떻게 동작하는지, 언제 사용하는 것이 좋을지에 대해 알아보겠습니다! 예제도 함께 보면서 쉽게 이해해봐요! 📝😊   IN 절이란 무엇인가요? 🧐IN 절은 리스트나 서브쿼리의 값을 기준으로 결과 집합을 필터링할 때 사용합니다. 쉽게 말해 "이 값이 이 리스트에 있니?" 라고 묻는 거죠. 만약 있다면 그 행은 결과에 포함됩니다. 👇 예시: 리스트와 함께 사용하는 I.. 2024. 11. 7.
[데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 3: 행렬 연산과 특성들 🧠🚀 마지막 파트에서는 행렬 연산과 그 특성들에 대해 알아볼 거예요! 이제 조금 더 깊게 들어가 볼게요! 😊2024.11.05 - [AI/Math 데이터사이언스 수학] - [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 1: 벡터와 벡터 연산! 🏹✨2024.11.05 - [AI/Math 데이터사이언스 수학] - [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 2: 벡터 공간과 행렬! 🧩   1. 행렬 곱셈(Matrix Multiplication) ✖️행렬은 다른 행렬과 곱셈을 할 수 있어요. 이를 통해 데이터를 변환하거나 새로운 정보를 얻을 수 있어요.예: [3x2] 행렬과 [2x3] 행렬을 곱하면.. 2024. 11. 6.
[데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 2: 벡터 공간과 행렬! 🧩 두 번째 파트에서는 벡터 공간과 행렬에 대해 알아볼 거예요! 이번 내용도 쉽고 재미있게 설명해 드릴게요! 😊 2024.11.05 - [AI/Math 데이터사이언스 수학] - [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 1: 벡터와 벡터 연산! 🏹✨ 1. 벡터 공간(Vector Space) 🛠️벡터 공간은 벡터들의 모임이에요. 이 벡터들은 서로 더할 수도 있고, 숫자(스칼라)와 곱할 수도 있어요. 벡터 공간은 데이터를 표현하는 데 아주 중요한 역할을 해요!Null Space (Kernel): 어떤 행렬 A가 있을 때, 그 행렬과 곱해서 0이 되는 벡터들의 모임이에요.예: A * x = 0이 되는 x를 찾는 것이에요!2. 행렬(Matrix)이란?.. 2024. 11. 6.
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