AI 부트캠프 13기

파이썬은 웹 크롤링 작업을 수행하기에 매우 적합한 언어입니다. 다양한 라이브러리와 간결한 문법 덕분에 웹 페이지에서 원하는 데이터를 효율적으로 추출할 수 있습니다. 이 글에서는 파이썬을 이용한 크롤링에 대한 기본적인 지식과 특징, 문제점 및 활용 시점에 대해 알아보겠습

Python 소개 가장 활용도가 높고 쉬운 프로그램 언어 Python장점 간결하고 직곽적인 문법 높은 확장성과 이식성 다양한 라이브러리 존재 Python활용 분야 인공지능 제작 웹과 애플리케이션 제작 게임 제작 핀테크 및 블록체인 구현 Python Editor 프

수업 준비 수업을 들어면서 실시간 타이핑을 통해 실습 진행수업이 끝나면 바로 복습하여 반복 학습나만의 강의노트 만들기 Q&A============================Selena 수업 준비 1단계크롬을 통해 구글드라이브 들어가기 \+신규 -> 더보기 - > Go

곱의 법칙 어떤 일이 여러 단계로 나뉘어 일어날 때, 각 단계에서 가능한 경우의 수를 곱하면 전체 경우의 수를 구할 수 있다는 법칙이에요.예를 들어, 티셔츠 3벌과 바지 2벌이 있다면, 티셔츠와 바지를 '골라 입을 수 있는' 모든 경우의 수는 3 x 2 = 6가지가 되

파일 및 디렉토리 관련 명령어ls: 현재 디렉토리의 파일 및 디렉토리 목록을 보여줍니다.ls -l: 파일의 상세 정보(권한, 소유자, 크기, 수정 날짜 등)를 함께 보여줍니다.ls -a: 숨김 파일(점으로 시작하는 파일)까지 모두 보여줍니다.cd 경로: 디렉토리를 이동

자료구조파이썬이라는 프로그래밍 언어에서는 여러 가지 자료구조를 쉽게 사용할 수 있도록 만들어져 있어요. 그중 가장 기본적인 것 중 하나가 바로 '리스트(List)'라는 자료구조예요. 리스트는 여러 개의 데이터를 순서대로 담아두는 데 사용돼요. 마치 장바구니에 물건을 하

제목 : An Introduction to Convolutional Neural Networks(합성곱 신경망 소개)저자 : Keiron O’Shea, Ryan Nash연도 : 2015년 12월 2일 (v2 기준)출저 : arXiv:1511.08458v2 cs.NE키워

MLflow는 머신러닝 개발 생애주기(ML Development Lifecycle) 관리를 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 실험 추적, 모델 패키징, 모델 배포 기능을 제공하여 머신러닝 워크플로우를 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.MLflow 설치MLflow는 Pyt

Workflow Management비즈니스나 기술 프로세스의 설계, 실행, 모니터링 및 최적화를 포함하는 전체적인 접근 방식MLOps 워크플로우는 일반적으로 다음과 같은 단계들을 포함합니다 4, 10:데이터 수집 및 전처리 (Data Ingestion & Preproc

https://roadmap.sh/mlops키보드 단축키 활용:항목을 완료했으면 마우스 오른쪽 클릭으로 표시합니다.진행 중인 항목은 Shift + 클릭으로 표시합니다.건너뛴 항목은 Option / Alt + 클릭으로 표시합니다.

이전 docker 이미지 새로운 git pull 했을때 기존 볼륨 이미지를 제거를 해야 새로운 git이 도커에 적용이 된다. docker compose down -v 하면 볼륨까지 같이 지워진다고 합니다.

훈련 과정24시간 기온(ta), 습도(hm) 데이터 로드훈련/테스트 데이터 시간순 분할 LightGBM 모델학습 모델 성능 평가(RMSE 계산)훈련모델 하이퍼파라미터 설정, LightGBM 회기 모델로 학습 모델 성능 지표RMES성능 시각화airflow , mlflow

1. Object Detection Overview 컴퓨터 비전의 하위 분야 중 하나인 객체 감지(Object Detection)는 이미지 및 비디오 내에서 유의미한 특징 객체를 감지하는 작업을 합니다. 객체 감지에는 얼굴 인식(Face Detection), Vid

학습데이터 .csv형식 기차 : 12457개발자: 499테스트 : 250숨겨진 테스트 : 249평가데이터인격에 평가에는 하나의 대화에서 다양한 인격으로 구성된 3개의 요약문으로 평가baseline Code BART 모델LLM 경진대회 회고: 도전, 학습, 그리고 성장안

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 자연어의 의미를 분석하여 이해하고 생성할 수 있도록 만들어주는 기술입니다우리가 일상생활에서 사용하는 자연어(Natural Language)는 사람들이 자연스럽게 사용하는 언어입니다자연어 처리의 주요 Task자연어 이해 (Natural L

RAG 프로세스1\. 문서 로드(Load): pdf2\. 분할(Split): 불러온 문서 chunk단위로 분할3\. 임배딩(Embedding): 문서를 벡터 포현으로 변환4\. 벡터DB(VectorStore): 변환된 벡터를 DB에 저장 RAB 수행5\. 검색(Retr

랭체인(LangChain)이란 무엇인가?랭체인(LangChain)은 LLM 기반 애플리케이션 개발을 위한 오픈소스 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 LLM의 추론 및 지식 확보 능력을 향상시키기 위한 다양한 모듈을 제공하여, 개발자들이 복잡한 LLM 워크플로우를 쉽게

Chapter 1: Data-Centric AI란? 이 챕터에서는 데이터 중심 AI의 기본 개념과 중요성을 소개합니다. • 핵심 개념: AI 시스템은 '코드(알고리즘) + 데이터'로 구성되며, 좋은 품질의 데이터를 사용하면 고정된 모델에서도 성능을 크게 향상시킬 수 있

어떻게 학습데이터를 활용할 수 있을까? 학습데이터에는 질문이 포함되지 않는 과학 상식 정보를 담고 있는 순수 색인 대상 문서 4200여개가 제공됩니다. 이때, Retrieval 모델을 학습하기 위해선 어떻게든 pair 데이터를 구성하는 것이 유리합니다. 예를 들어,

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