머신러닝 - EDA부터 분류 모델까지(Seaborn 라이브러리와 펭귄 데이터)
펭귄 데이터 탐색 및 전처리 seaborn 라이브러리에 내장된 펭귄(penguins) 데이터셋을 사용해 데이터의 특성을 파악하고 머신러닝 모델에 적용할 수 있도록 데이터를 가공하는 탐색적 데이터 분석(EDA) 및 전처리 과정을 살펴보도록 하겠습니다. 주요 분석 목표는 펭귄의 신...
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예측에서 분류까지 - 선형 회귀를 S-커브로 바꾸는 시그모이드
예측에서 분류까지: 선형 회귀를 S-커브로 바꾸는 시그모이드 From Prediction to Classification: Sigmoid Transforms Linear Regression into S-Curves 통계학과 머신러닝의 세계에서 우리는 숫자를 예측하기도 하고, ‘...
AI - 선형 회귀와 로지스틱 회귀 핵심 정리
AI 기초 다지기: x 핵심 정리 🤖 인공지능과 머신러닝의 가장 기본이 되는 두 가지 모델, 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대해 알아보겠습니다. 이 두 모델은 데이터의 패턴을 파악하고 미래를 예측하는 가장 직관적인 방법 중 하나입니다. 1. 선형 회귀: 데이터의 패턴을 직선으...
AI는 어떻게 예측할까? 모든 예측의 시작, y = wx + b
AI는 어떻게 예측할까? 모든 예측의 시작, y = wx + b AI의 첫걸음: 레모네이드 가게로 배우는 y = wx + b 인공지능(AI)의 복잡한 세계를 떠받치는 아주 단순하고도 강력한 공식이 있습니다. 바로 y = wx + b 입니다. 이 공식이 어떻게 AI의 핵심이 되는...
인공지능 - 뇌에서 정보를 처리하는 방식은?
인공지능을 학습하면서 더 궁금해지게 된 것이 우리 뇌에서 정보를 어떻게 처리하는지 방식에 대한 것 입니다. 특히, 가중치라는 용어가 많이 나오는데 가중치란 무엇인지? 어떤 원리인지 알아보고자 합니다. 가중치(Weight): 인공지능부터 뇌까지 가중치는 인공지능, 특히 머신러닝 ...
(Stable Diffusion + LoRA) 연필 스케치 스타일 이미지 생성
Stable Diffusion + LoRA 실습: 연필 스케치 스타일 이미지 생성 이 글에서는 Stable Diffusion과 LoRA (Low-Rank Adaptation) 기술을 활용해, 텍스트 프롬프트를 기반으로 연필 스케치 스타일의 이미지를 생성하는 실습을 진행합니다. P...
(Automation) - LangGraph로 구현하는 유튜브 자막 자동 처리 파이프라인
LangGraph로 구현하는 유튜브 자막 자동 처리 파이프라인 이번 실습에서는 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하고, 번역 및 요약한 뒤 텍스트 파일로 저장하는 전체 파이프라인을 구현합니다. 핵심은 LangGraph라는 새로운 워크플로우 프레임워크를 활용해, 각 단계를 구조화된...
(Automation) - 유튜브 영상 자막을 요약해 텍스트 파일로 저장하는 자동화 실습
유튜브 영상 자막을 요약해 텍스트 파일로 저장하는 자동화 실습 이 글에서는 Python과 OpenAI, LangChain, YouTube Transcript API를 활용하여 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하고 요약하는 파이프라인을 구현해봅니다. GPT-3.5-turbo 모델...
(Fine-tuning) - 나만의 ChatGPT 만들기
나만의 ChatGPT 만들기 OpenAI 파인튜닝 실전 예제 따라하기 1. 시작하며 “ChatGPT가 다 잘하긴 하는데, 내 말투, 내 도메인, 내 데이터를 기억하진 않잖아?” 그럴 때 필요한 게 바로 **파인튜닝(Fine-tuning)**입니다. GPT 모델을 내 데이터로 ...
(Fine-tuning) - OpenAI 파인튜닝(Fine-tuning)이 뭐길래?
OpenAI 파인튜닝(Fine-tuning)이 뭐길래? 직접 데이터로 내 AI를 훈련시키는 법 1. 파인튜닝이란? 처음 GPT를 만났을 때, “이야, 진짜 똑똑하네!”라는 감탄이 나왔습니다. 하지만 몇 번 써보면 아쉽기도 하죠. “우리 회사 매뉴얼 기반으로만 답해줘.” “이...
(LM Studio) LangChain과 LM Studio로 Streamlit 실시간 답변 UI 만들기
LangChain과 LM Studio로 Streamlit 실시간 답변 UI 만들기 목차 개요 설치 및 준비 프로젝트 목표 스트리밍 핸들러 설계 LLM 설정 및 사용자 입력 처리 전체 동작 흐름 설명 마무리 1. 개요 이 글에서는 LangCha...
(LM Studio) LangChain으로 PDF 문서 요약하기 - Hugging Face vs LM Studio 실습 비교실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템
LangChain으로 PDF 문서 요약하기: Hugging Face vs LM Studio 실습 비교 목차 개요 LM Studio와 Hugging Face 차이 실습 목표 PDF 문서 처리 단계별 설명 전체 코드 요약 마무리 1. 개요 LangC...
(LM Studio) 실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템LangChain과 LM Studio로 로컬 LLM 스트리밍 실습하기
LangChain과 LM Studio로 로컬 LLM 스트리밍 실습하기 목차 LM Studio란? 실습 목표 기본 구성 요소 단일 응답 처리 (invoke) 실시간 스트리밍 응답 (stream) 마무리 1. LM Studio란? LM Studio는...
(Hugging Face) 실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템
실시간 웹캠 객체 인식 - YOLOv8을 활용한 AI 시각 시스템 개요 AI가 실시간으로 카메라를 통해 세상을 바라보며 “저건 사람, 저건 고양이야!”라고 말할 수 있을까요? 이번 글에서는 YOLOv8이라는 최신 객체 탐지 모델을 사용하여, 웹캠 화면에 등장하는 객체를 실...
(Hugging Face) YOLOv8을 활용한 이미지 객체 탐지 실습
YOLOv8을 활용한 이미지 객체 탐지 실습 1. 개요 AI에게 고양이와 강아지를 보여주면 알아볼 수 있을까요? 이 글에서는 Ultralytics에서 제공하는 YOLOv8 모델을 사용해 이미지 속 객체(고양이, 강아지 등)를 탐지하고 시각화하는 과정을 살펴봅니다. YOLO...