반응형 데이터벌집202 [AI] AI 초심자를 위한 Google AI Studio 사용법 💡 안녕하세요! 😄 오늘은 Gemini 1.5 Pro와 Google AI Studio에 대해 소개해볼게요! 🎉 초보자분들도 쉽게 따라올 수 있도록 준비했으니, 함께 시작해봐요~ 😊 🧐 Google AI Studio가 뭐예요?Google AI Studio는 Google의 Gemini 모델을 테스트하고 사용하는 웹 기반 환경이에요. 🖥️프로젝트 빌딩: Gemini API를 사용해 프로젝트를 시작할 수 있어요!모델 테스트: 모델의 반응과 동작을 바로 확인할 수 있답니다.쉬운 접근성: Playground처럼 간단하게 사용할 수 있어요.👉 참고로, Vertex AI Studio와 헷갈리시면 안 돼요! Vertex AI Studio는 기업용이고, Google AI Studio는 개발자들이 Gemini 모델.. 2025. 1. 8. [LLM] 허깅페이스 Hugging Face로 이미지 속 객체를 탐지하기 🐱 객체 탐지: Hugging Face로 이미지 속 객체를 탐지하기객체 탐지(Object Detection)는 이미지나 비디오에서 고양이 🐱, 개 🐶, 테이블 📄 등 특정 객체를 식별하고, 해당 객체의 위치를 경계 상자로 표시하는 머신러닝 분야입니다. Hugging Face 라이브러리를 활용하면 이러한 객체 탐지를 쉽고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 아래에서 Python으로 단계별로 구현해 보겠습니다. 1단계: 고양이 탐지하기 🐱우선, Hugging Face의 객체 탐지 파이프라인을 사용해 제공된 이미지 속 고양이를 탐지해 보겠습니다. from transformers import pipeline# 객체 탐지 파이프라인 초기화model = pipeline("object-detection")# 이미.. 2025. 1. 8. [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. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 51 다음 more 반응형
