반응형 분류 전체보기309 [LLM] 🐼+🤖 ChatGPT + Pandas와의 결합? PandasAI 데이터 분석의 세계는 항상 끊임없는 발전과 혁신의 중심에 있습니다. 특히, 데이터 프로세싱에 있어서 Python의 라이브러리인 Pandas는 그 중심에 핵심 역할을 해왔습니다. 그런데 이제 Pandas의 강력함에 ChatGPT의 지능적인 통찰력을 결합한 새로운 도구, PandasAI가 등장하여 데이터 과학자들의 작업을 더욱 효율적이고 직관적으로 만들어줍니다. 이 툴은 Pandas의 강력한 데이터 처리 능력과 ChatGPT의 섬세한 언어 모델링 능력을 결합하여, 데이터 분석의 전반적인 과정을 혁신적으로 변화시킵니다. 이번 글에서는 이러한 PandasAI의 매력에 대해 함께 탐색해보겠습니다. 1. PandasAI란? PandasAI는 혁신적인 Python 라이브러리로서, 데이터 분석의 세계에 전통적인 방법을.. 2023. 11. 1. [Python] 파이썬 데코레이터: 코드의 아름다움을 재구성하는 방법 데코레이터는 파이썬 프로그래머들 사이에서 매력적인 도구로 알려져 있습니다. 간결하면서도 효율적인 코드를 작성하는 데 큰 도움을 주기 때문이죠. 이 글에서는 데코레이터의 기본 원리부터 실용적인 활용 방법까지 깊게 탐색해보려 합니다. 데코레이터란 무엇인가? 함수와 클래스에 대한 간단한 복습 파이썬에서 함수는 def 키워드로 정의되며, 입력값을 받아 처리 후 결괏값을 반환하는 역할을 합니다. 클래스는 class 키워드를 사용하여 정의하며, 객체 지향 프로그래밍의 핵심 요소입니다. 클래스 안에는 메서드와 속성이 포함될 수 있습니다. def function_example(a, b): return a + b class ClassExample: def __init__(self, data): self.data = da.. 2023. 10. 31. [Data Science] 데이터 속의 진실: Causality을 통해 본 원인과 결과 우리는 매일 수많은 정보와 데이터에 둘러싸여 살고 있습니다. 스마트폰 앱, 뉴스, 소셜 미디어... 이 모든 곳에서 다양한 통계와 데이터가 우리의 눈 앞을 지나갑니다. 그 중 몇몇은 우리의 생활에 큰 영향을 미칠 수도 있습니다. 하지만 그 모든 데이터가 정말로 의미 있는 것일까요? 데이터는 눈에 보이는 현상을 설명하거나 예측하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 그러나 그것만으로는 부족합니다. 데이터 뒤에 숨겨진 원인과 결과의 관계를 제대로 이해하지 않으면, 잘못된 해석으로 인해 심각한 오류에 빠질 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 말했다: "데이터에 따르면 A가 B의 원인이다." 그런데 정말로 A가 B의 원인인 것일까요? 아니면 그저 우연히 두 데이터가 비슷한 패턴을 보이는 것일까요? 아니면 다른 .. 2023. 10. 22. [LLM] LangChain으로 시작하는 인공지능 언어 여행 언어는 인간의 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 우리는 언어를 통해 소통하고, 지식을 전달하며, 아이디어를 형성합니다. 그리고 이제 인공지능(AI)의 시대에는 기계가 언어를 이해하고 사용하는 방식을 혁신하는 기술, 바로 'LangChain'이 등장했습니다. 이 블로그글에서는 LangChain이 무엇인지, 그리고 어떻게 이 기술이 우리의 언어 사용 방식을 변화시키고 있는지 탐구해 보려고 합니다. LangChain이란? LLM (Large Language Model) 큰 언어 모델이란? 큰 언어 모델, 줄여서 LLM은 기본적으로 컴퓨터가 인간처럼 언어를 사용하게 만드는 프로그램입니다. ChatGPT 같은 모델은 우리가 묻는 질문에 대답하거나, 우리와 대화하듯이 텍스트를 만들 수 있어요. 하지만 이런 모델도 .. 2023. 10. 18. 이전 1 ··· 72 73 74 75 76 77 78 다음 반응형
