머신러닝 - [PyTorch 기초] 딥러닝으로 회귀(Regression) 모델 만들기 - 당뇨병 데이터 예측
이번 글에서는 파이토치(PyTorch)를 사용해 가장 기본적인 머신러닝 문제 중 하나인 회귀(Regression) 모델을 만드는 과정을 정리해보려고 합니다. 이론과 실습 코드를 함께 살펴보겠습니다. 이번에 다루는 주제인 “회귀 모델링”은 인공지능의 큰 그림에서 다음과 같은 위치...
최근 포스트
머신러닝 - [PyTorch 기초] 숲속 나무 종류 예측하기
[PyTorch] 숲속 나무 종류 예측하기: fetch_covtype 데이터셋으로 배우는 딥러닝 모델링 A to Z 인공지능은 어떻게 광활한 숲속 나무의 종류를 구분할 수 있을까요? 이번 포스트에서는 Scikit-learn의 fetch_covtype 데이터셋을 활용하여, 54개의...
머신러닝 - 머신러닝 실험 재현성과 모델 성능 평가
머신러닝 실험 재현성과 모델 성능 평가 1. Random Seed 고정 1.1 개념 Random Seed: 난수 생성기의 시작값 모델의 초기 가중치, 데이터 섞기(shuffle), 학습/검증 데이터 분리 등에 난수가 쓰입니다. Seed 값을 고정하면 매번 같은 난...
머신러닝 - 학습의 원리와 경사하강법 완전 정복
머신러닝 학습의 원리와 경사하강법 완전 정복 1. 머신러닝 학습의 목표 머신러닝 모델의 목표는 예측을 잘하도록 가중치(Weight, w)와 편향(Bias, b)를 적절한 값으로 찾는 것입니다. 이 과정을 수학적으로 표현하면, **비용 함수(Cost Function)**를 최소화...
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...
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...