임이지의 블로그

2022년 11월 30일 CHATGPT 에 등장으로 우리 삶의 많은 변화가 왔다. 특히 필자는 개발자라서 개발할 때 많은 도움을 받고 있다. 사실 개발 뿐만 아니라 문서작성, 자료조사 등 다방면으로 활용하고 있다. 이제는 AI 를 활용을 잘하는 것이 매우 중요하다고 느낀다.  한편으로는 AI의 발전으로 일자리가 없어지지 않을까 두려움도 있었지만 생각을 바꾸고 활용을 잘하자.  책에서 많은 공감을 느낀 절은 아래와 같다. "당신을 대체하는 것은 인공지능이 아니라 인공지능을 활용하는 다른 사람이다." "인공지능을 활용해서 콘텐츠를 개인화하고 사용자와의 상호 작용 방식을 달리하는 등 다양한 혁신이 일어나고 있다. 미래가 재정의 되고 있는 것이다." "문제의 본질은 인류 스스로 자기들끼리 맺고 있는 관계다. 문..

Developer/IT 도서 2024. 10. 17. 15:26

책 소개 머신러닝을 공부를 하거나 실제 직종에 있는 사람들에게는 필독서라고 생각이 듭니다. 모델을 만들면서 느꼈던 데이터 수집 및 정제, 모델에 리스크를 어떻게 해결할 것인지 이책에서는 모델의 위험관리와 보안 등 신뢰할 수 있는 안전한 머신러닝을 개발하기 위한 방법을 알 수 있습니다.주요 내용CHAPTER 1: 현대의 머신러닝 위험관리이 장에서는 새로운 기술인 인공지능과 머신러닝에 따르는 위험을 강조합니다. 인공지능 사고는 실제로 발생하며, 2016년 테이 챗봇 사건과 같이 예기치 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 인공지능이 편리함을 제공하는 동시에 잠재적인 위험과 리스크를 동반한다는 점을 지적하며, 이러한 기술의 발전에 대한 신중한 접근이 필요함을 강조합니다. CHAPTER 2: 해석 및 설명 가능한 ..

Developer/IT 도서 2024. 6. 22. 18:40

책 소개"현재 실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬"은 데이터 전처리부터 딥러닝 모델 구축까지의 과정을 포괄적으로 다루는 책입니다. 책에는 총 216개의 예제가 포함되어 있어, 다양한 실무 문제를 해결하는 데 필요한 구체적인 방법들을 제공합니다.주요 내용 요약초반부 : 데이터 구조와 조작을 위한 다양한 라이브러리와 프레임워크를 소개합니다. 파이썬의 기본 자료구조와 Pandas, NumPy 등을 사용하여 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 배울 수 있습니다.텍스트 다루기 : 텍스트 데이터를 처리하는 방법을 설명합니다. KoNLPy와 Okt를 사용하여 텍스트를 분리하고 불용어를 제거하며 명사만 추출하는 과정이 포함되어 있습니다. TF-IDF를 활용한 단어 중요도 계산과 텍스트 벡터화를 통한 특성 행..

Developer/IT 도서 2024. 5. 20. 15:41

서평 2023년은 ChatGPT의 한해 였다고 봐도 무방했다. ChatGPT 외에 Dalle, StableDiffusion 등 생성형 AI의 비약적인 발전으로 우리 생활에 여러 영향을 주었다. 이책은 약 2년정도의 최신 트랜드와 생성 AI의 발전의 역사를 설명하고 이에 따른 윤리적인 문제에 대해서 기술 되어있다. 개발서적은 아니며 AI와 생성 AI 차이와 트랜드를 정리되어 있다. AI에 대해서 아무것도 몰라도 트랜드는 확인 할 수 있으나 AI 대해서 지식이 있다면 추천 하는 책이다. 요약 멀티모달 생성 AI 어원 - 맥락에 따른 설명 멀티모달(Multimodal) 생성 AI 다양한 유형의 데이터 새로운 콘텐츠를 생성하는 문제를 해결하기 위한 지능형 시스템 멀티모달 생성 AI는 다양한 유형의 데이터를 결합..

Developer/IT 도서 2024. 4. 10. 18:37

서평 서문에서는 데이터 시각화를 사용하는 이유와 장점과 단점을 소개한다. 그렇다면 데이터 시각화는 무엇일까? 데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정을 말한다. 데이터 시각화의 목적은 도표라는 수단을 통해 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 것이다. 참고 - 데이터 시각화-Wiki 데이터 시각화 또한 머신 러닝과 마찬 가지로 사용 가능한 데이터(깨끗한 데이터)로 먼저 만드는 작업이 필요하다. 인터넷 혹은 공개 데이터셋에서 누수된 데이터가 있기 마련이다. 위의 GIGO그림은 Garbage-in Garbage-Out이라는 뜻으로 "쓰레기를 넣으면 쓰레기만 나온다"라는 뜻이며 데이터의 중요성을 의미한다. 책에 도입부에서는 구글 스프레드 시트를 사용하여 지저분..

Developer/IT 도서 2022. 7. 17. 22:01

서평 이 책은 머신러닝 알고리즘에 대해서는 깊은 설명은 없으나 간략한 특징과 실제 머신러닝 프로젝트를 수행하기 위해 필요한 필요한 지식에 대해서 소개한다. 프로젝트를 시작할 때 여러 필요 요소가 있는데 필자가 생각할 때는 해결하려는 비즈니스 모델의 도메인 지식이 중요하다고 생각했지만 책에서는 아래 4가지가 가장 중요한 요소라고 한다. 제품에 관한 도메인 지식을 가진사람 통계나 머신러닝을 잘 아는 사람 데이터 분석 인프라를 만드는 엔지니어링 역량을 가진 사람 실패 리스크를 책임지는 책임자 머신러닝 프로젝트는 모델 관련 지식, 코딩 스킬 차이 등 사람에게 의존하기 어려우며 일반적인 소프트웨어보다 인수인계가 어려우며 이러한 문제로 공통 실험 환경(개발환경)이 필요하다. 머신러닝 프레임워크로는 TensorFlo..

Developer/IT 도서 2022. 4. 26. 14:30

서평 구글 애널리틱스를 통하여 웹사이트 및 앱에서 사용자의 패턴을 분석할 수 있다. 데이터가 장기간 쌓이게 되면 일, 주, 월 등 의 단위부터 시, 분, 초 단위까지 모니터링이 가능하다는 것을 알 수 있다. 해당 책은 GA설치부터 분석에 대한 기본적인 요소를 제공한다. 웹이나 앱을 분석하려면 일단은 분석할 대상이 있어야 하는데 학습 사이트를 제공해주기 때문에 책에 내용을 직접 실습할 수 있다는 장점이 있다. 책 내용과 별개로 분석하려는 대상의 킬러 컨텐츠가 더 중요해 보인다. 그 콘텐츠에서 사용자의 행동을 파악하고 모니터링을 하여 그 기반으로 잠재고객 및 예측을 할 수 있으니 GA4는 공부해 볼만해 보인다. 하지만 아무도 안 들어온다면 무의 하지 않을까 한다. 작은 실습 구글 애널리틱스 TAG를 HEAD..

Developer/IT 도서 2022. 3. 29. 10:41

서평 자연어 처리 내부를 몰라도 KoNLPy 등 자연어 처리 프레임워크를 사용하여 단어 및 문장을 학습하는 방법을 알려준다. 또 한, 학습한 모델을 기반으로 카카오톡, 네이버 톡톡 등을 연동하여 실제 서비스에 적용할 수 있는 가이드라인을 제시한다. 해당 책은 자연어 처리의 깊은 원리 설명은 없지만 서비스를 적용할 수 있는 기초적인 원리를 설명하고 딥러닝뿐만 아니라 직접 서버를 구축하여 REST API로 서비스를 제공하는 방법에 대한 기술 되어 있다. 모델을 개발할줄아는 엔지니어겐 서버 기술을 가이드라인 할 수 있으며 서버 및 서비스를 개발하는 엔지니어 에게는 자연어 처리를 쉽게 다가갈 수 있는 방법을 소개한다고 생각할 수 있다. 자연어 처리, 서버 기술을 좀 더 깊이 알고 싶다면 인터넷 및 전문 서적을 ..

Developer/IT 도서 2022. 3. 27. 21:08