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2025/06 22

AutoML이란? 파이썬 예제로 배우는 머신러닝 자동화의 모든 것

AutoML이란? 파이썬 예제로 배우는 머신러닝 자동화의 모든 것실생활 예시부터 시작해볼게요당신이 카페 사장이라고 상상해보세요.고객의 음료 선택 패턴을 분석해서 "어떤 고객이 아메리카노를 좋아할까?" 예측 모델을 만들고 싶어요.그런데 머신러닝을 하려면:데이터를 전처리하고모델을 고르고하이퍼파라미터를 조정하고성능을 평가하고최종 모델을 배포해야 하죠.이 모든 걸 직접 한다면? 전문가가 아닌 이상 정말 어렵습니다.그래서 등장한 게 AutoML입니다.AutoML이란?AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝의 전 과정을 자동화해주는 기술입니다.모델 선택, 학습, 튜닝, 검증 등의 복잡한 과정을 자동으로 처리해서 비전문가도 쉽게 모델을 만들 수 있게 도와줍니다.AutoML이 자동화하는..

개발 창고/AI 2025.06.30

Feature Engineering이란? 머신러닝 성능을 높이는 핵심 기술!

Feature Engineering이란?Feature Engineering(피처 엔지니어링)은 머신러닝에서 모델이 더 잘 학습할 수 있도록 입력 데이터를 가공하고 변형하는 작업입니다.모델 자체보다도 피처가 얼마나 잘 설계되었느냐가 성능을 좌우합니다.예시로 쉽게 이해하기예를 들어 다음과 같은 고객 데이터가 있다고 해볼게요.고객ID생년월일최근구매일총구매횟수성별0011990-05-012025-06-2010남0022000-12-102025-06-153여이 데이터에서 쓸모 있는 피처를 만들기 위해 할 수 있는 작업은?생년월일 → 나이 변환최근구매일 → 최근 구매로부터 며칠 지났는지 계산성별 → 숫자형으로 인코딩 (예: 남=0, 여=1)실습 예제 (Python + pandas)import pandas as pdfr..

개발 창고/AI 2025.06.29

파이썬으로 배우는 탐색적 데이터 분석 실전 가이드

EDA란 무엇인가? (탐색적 데이터 분석 입문)데이터 분석을 한다는 건 마치 요리를 준비하는 것과 같습니다.EDA(탐색적 데이터 분석)는 본격적으로 요리를 시작하기 전에 재료를 하나하나 꺼내보고, 썩은 재료는 없는지, 어떤 재료가 얼마나 있는지 살펴보는 과정이에요.또는 건강검진에 비유할 수도 있습니다.몸 상태를 정확히 파악하지 않고 약을 처방하면 부작용이 생길 수 있듯, 데이터를 충분히 이해하지 않고 모델을 만들면 부정확한 예측이나 잘못된 인사이트를 얻게 될 수 있어요.그래서 데이터를 분석하거나 머신러닝 모델을 만들기 전에는 반드시 EDA부터 시작해야 합니다.EDA(Exploratory Data Analysis)란?EDA는 데이터를 시각화하고 요약 통계로 살펴보면서, 데이터에 어떤 패턴이 있는지 이상..

개발 창고/AI 2025.06.28

파이썬으로 머신러닝 시작하기: Scikit-Learn 핵심 정리

Scikit-Learn이란? (sklearn 완전 정복)Scikit-learn(일반적으로 sklearn으로 불림)은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리 중 하나입니다. 회귀, 분류, 군집화, 전처리, 모델 선택까지 머신러닝의 거의 모든 과정을 빠르고 쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다.초보자에게는 쉬운 입문 도구로, 실무자에게는 강력한 실험 프레임워크로 활용됩니다.Scikit-Learn의 주요 특징다양한 알고리즘 제공선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM, KNN 등.강력한 전처리 기능정규화, 스케일링, 인코딩, 결측치 처리 등.모델 선택 도구교차검증(Cross Validation), GridSearchCV, RandomizedSearchCV 등.Pipeline 지원..

개발 창고/AI 2025.06.27

복잡한 모델을 간단하게: Lasso Regression의 모든 것

Lasso Regression이란?Lasso Regression은 과적합(overfitting)을 방지하고 모델을 단순화하기 위해 고안된 선형 회귀의 확장 기법입니다. 특히 변수가 많은 경우, 불필요한 변수를 자동으로 제거해주기 때문에 해석 가능하고 일반화 성능이 높은 모델을 만들 수 있습니다.Lasso Regression의 개념Lasso는 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator의 줄임말로, L1 정규화 항을 포함한 회귀 모델입니다.일반 선형 회귀 식:y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ + εLasso 회귀의 손실 함수:Loss = RSS + λ \* Σ|βᵢ|RSS: 잔차 제곱합 (Residual Sum of Squares)λ: 규..

개발 창고/AI 2025.06.26

RNN이란? – 순서를 기억하는 인공지능 모델

RNN이란? – 순서를 기억하는 인공지능 모델RNN(Recurrent Neural Network)은 시간 순서가 중요한 데이터(시퀀스 데이터)를 처리하는 데 특화된 인공지능 모델입니다.예를 들어, 문장, 음성, 주가, 센서 데이터처럼 이전 정보가 다음 결과에 영향을 주는 문제에서 사용됩니다.쉽게 말하면, 이전 입력을 기억해두고 다음 입력을 이해하는 구조를 가진 신경망입니다.왜 필요한가요?기존의 딥러닝 모델(CNN, MLP 등)은 각 입력을 독립적으로 처리합니다. 하지만 문장처럼 순서가 중요한 데이터는 앞의 정보가 뒤에 큰 영향을 줍니다.이럴 때 RNN이 필요합니다. RNN은 이전 입력을 내부 상태로 기억하면서 다음 입력을 처리합니다.예를 들어:문장의 뜻을 이해하려면 앞 단어를 기억해야 한다.음성 인식에서..

개발 창고/AI 2025.06.25

Qwen 시리즈: Alibaba의 오픈소스 LLM 혁신 파헤치기

1. Qwen이란 무엇인가Qwen(Tongyi Qianwen)은 Alibaba Cloud에서 선보인 대형 언어 모델 시리즈로, 2023년 첫 출시 이후 지속적으로 진화해왔습니다.base 모델, chat 특화 모델, 멀티모달, 그리고 MoE 아키텍처까지 폭넓은 라인업을 갖췄습니다.Apache-2.0 라이선스로 공개되어 자유롭게 활용할 수 있습니다.2. 주요 특징 비교시리즈주요 특징Qwen 1.x & 20.5B~72B 파라미터와 29개 언어 지원, 탁월한 언어 이해·코딩 성능Qwen 2.518T 토큰 사전 학습, SFT·RLHF를 통한 튜닝, 72B instruct 모델이 LLaMA-3 405B와 동급Qwen2.5-Max/MoE20T+ 토큰, Mixture-of-Experts 아키텍처 기반, GPT‑4o·D..

개발 창고/AI 2025.06.24

Argo CD란? 쿠버네티스 배포 자동화의 핵심, 쉽게 이해하기

Argo CD란?Argo CD는 Kubernetes(쿠버네티스) 환경에서 애플리케이션을 자동으로 배포(Deployment)하고 관리해주는 GitOps 도구입니다.쉽게 말해, Git에 있는 설정 파일만 수정하면, Argo CD가 알아서 쿠버네티스 클러스터에 반영해주는 역할을 합니다.왜 필요한가요?기존에는 개발자가 직접 kubectl apply 명령어나 CI/CD 파이프라인을 설정해서 배포를 관리해야 했습니다. 하지만 이 과정은 사람의 실수나 환경 차이 때문에 문제가 생기기 쉬웠죠.Argo CD를 사용하면:Git 저장소에 있는 설정값만 수정하면자동으로 쿠버네티스에 배포되고실시간으로 배포 상태를 확인할 수 있습니다.즉, Git을 소스코드뿐 아니라 인프라 설정의 중심으로 사용하게 해주는 도구입니다. 이것이 바로..

LangSmith: LLM 애플리케이션을 위한 프로덕션급 관찰·테스트 플랫폼

1. LangSmith란 무엇인가LangSmith는 LangChain 팀에서 개발한 생성형 AI 애플리케이션의 프로덕션 환경을 대상한 관찰(observability), 테스트, 평가(evaluation), 디버깅, 성능 모니터링을 통합한 플랫폼입니다. LangChain은 프로토타이핑 도구에 집중한 반면, LangSmith는 본격 운영 단계의 안정성과 품질 확보를 목표로 합니다 .2. 핵심 기능디버깅 & 추적(Tracing)LLM 앱 실행 전체 흐름을 기록하고, 각 단계의 입력·출력·도구 호출 등을 시각화하여 디버깅 가능.테스트 & 평가(Evals)사용자 데이터 기반 테스트셋 구축 및 LLM-as-Judge 평가, 휴먼 피드백, 기준 비교 테스트 등을 지원.프롬프트 엔지니어링Playground UI에서 프..

개발 창고/AI 2025.06.22

Kanana: 카카오의 한국어 특화 쌍언어 AI 모델 완벽 해부

1. Kanana란 무엇인가Kanana는 Kakao에서 개발한 한국어 중심의 쌍언어 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)입니다.한국어 성능은 매우 우수하면서도, 영어 대응도 경쟁력을 갖추고 있습니다.매개변수는 2.1B부터 32.5B까지 다양하게 구성되어 있으며, 2.1B 모델 일부는 공개되어 연구 가능성을 넓혔습니다.2. 왜 주목해야 할까?특징설명한국어 최적화한국어 데이터 처리 효율이 뛰어나며, 영어 성능도 상위권.컴퓨팅 효율경량화 설계로 상대적으로 저렴한 연산 비용으로 운용 가능 .다양한 활용NLP 연구용, 챗봇, 번역, 요약 등 여러 응용에 적합.최신 기술 적용전처리·프루닝·지식 증류 등 최신 기법을 통한 성능 최적화 .3. 쉽게 이해할 수 있는 예시예를 들어, 사전 훈련된..

개발 창고/AI 2025.06.21
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