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[책정리] AI의 진화 과정 단계 AI의 진화 과정 4가지 구분  1단계: 단순한 제어 프로그램을 '인공지능' 이라고 칭함 ▶ 예전부터 있었던 제어 공학이나 시스템 공학에 기초를 둔 기술ex) 가전제품 제조사가 마이크로 컴퓨터로 제어하는 에어컨이나 세탁기를 AI 가전제품 이라고 부르는 경우2단계: 고전적인 인공지능 ▶ 대응 패턴이 매우 다채로운 '규칙 기반 프로그램'ex) 고전적인 장기 게임이나 청소 로봇 등3단계: 기계학습을 도입한 인공지능 ▶ 기계학습이란 수많은 데이터를 토대로 일정 패턴을 학습하여 적절한 답을 찾아주는 방법ex) 빅데이터 분석이나 검색 엔진 등에 이용되는 기술4단계: 딥러닝을 도입한 인공지능 ▶ 딥러닝도 기계학습의 한 방법이지만, 특징량(데이터의 어느 부분을 참고해서 패턴을 나타내면 좋을지 가리키는 지표)을 직접 찾.. 2024. 6. 12.
[책정리] 기획자와 AI 엔지니어와 협업하기 기획자의 생각- 상품과 서비스의 타깃은 누구인가?- 비즈니스의 어느 부분에 AI를 도입할 것인가?- 비즈니스 성공에 필요한 AI의 정확도는?- 개발 비용의 상한선은 얼마인가?  AI 엔지니어의 발상- 어떤 시스템을 설계할 것인가?- 구체적으로 어떤 AI를 개발할 것인가?- 기술적으로 어디까지 AI의 정확도를 높일 수 있는가?- 개발 기간은 어느 정도 필요한가?  예를 들면, 기술적으로 AI 정확도를 높일 수 있을지라도 개발 비용이 제한적이라면 이는 불가능한 상황이라고 볼 수 있다.그리고 어느 정도 성공이라고 생각되는 AI의 정확도를 지정하고, 추후 보완 작업을 통하여 정확도를 상승시키는 방법 또한 고안해 낼 수 있을 것이다. 이런 면에서 기획자와 AI 엔지니어는 끊임없는 소통이 필요하다고 생각한다.   .. 2024. 6. 11.
[제품후기] 시이닷 다이어리 기계식 키보드 Diary Keyboard 구매 후기 시이닷에서 단청 키보드를 구매하고 괜찮아서 친구에게 선물한 키보드 화이트바디에 적축으로 구매했다.    이렇게 뽁뽁이로 둘러 싸여서 배송       시이닷 키보드 상자 특유의 저 레터링.        샘플로 단청 키보드 키캡이 들어 있었다.내부는 이렇게 포장되어 있었음.사진에는 보이지 않지만 키캡 리무버도 함께 들어있다. 지난 단청 키보드는 보내주시는 분이 바빴는지 텐키 부분에 + 키와 엔터 키가 바뀌어서 꽂혀 있었는데 이번엔 잘 꽂혀있다.      귀여움. 나는 특히 저 지구 그림 키캡이 제일 귀여운 거 같다.      귀여운 건 크게      오른쪽 텐키 부분     영상으로 마무리 ! 2024. 6. 11.
[제품후기] 시이닷 한국의 미 화이트 단청 기계식 키보드 Dancheong White Keyboard 구매 후기 3월 29일에 주문했는데 드디어 키보드가 도착했다. 4월 16일에 도착했으니, 20일 가까이 소요됐다. 주문이 꽤 밀린 것 같은데, 막상 도착하고 보니 기다린 보람이 있을 정도로 너무 예뻤음. 매우 큰 박스가 도착. 박스에서 꺼내어보니 이렇게 완충재로 감싸서 들어있었다. 이제까지 산 키보드와는 다르게 황토색 박스에 담겨 있었다. 진짜 박스에 담긴 느낌. 저 위의 문구, 안녕하세요, 이건 너무 예쁜 키보드, 놀라운 키보드, 디자인 키보드, 처음 만나는 키보드, 와 이런 키보드는 처음 보네, 지금 곧 배송됩니다, 경비실에 맡겨주세요, 감사합니다. ... 내가 쓴 줄 알았다. 특히 저 경비실에 맡겨주세요 문구 때문에 상자에 각인된 줄 알았음. 상자를 열어보니, 마우스 패드가 먼저 보인다. 마우스 패드는 사각이.. 2024. 4. 16.
[복습] Python | 분석 | 감성분석(LSTM) - 쇼핑몰 후기 감성분석 - 하루끝(20240404) 데이터 로딩 및 전처리, 데이터 분리는 아래 게시글과 동일하므로 모델링부터 진행하도록 하겠다. https://metime.tistory.com/397 1. 데이터 로딩 https://metime.tistory.com/397 2. 전처리(형태소 분석) 1) 불용어 사전 2) 토큰화, 일반화 3) 벡터화 4) 패딩 https://metime.tistory.com/397 3. 데이터 분리 https://metime.tistory.com/397 4. 모델링 임베딩 차원 및 hidden unit 수 결정(경험적 결정) 모델 생성 모델 compile 정지 규칙 생성 학습 학습 결과 확인 6. 평가 7. 적용 2024. 4. 15.
[복습] Python | 분석 | 감성분석(전처리 및 RNN) - 쇼핑몰 후기 감성분석 1. 데이터 불러오기 Y 가공(긍정: 1, 부정: 0) 학습 데이터 선택 2. 전처리 1) 불용어 및 조사 사전 생성 2) 추가 불용어 처리 - 빈도수가 1인 단어 목록 불용어 사전 추가 3) 토큰화 + 일반화 3. RNN 전처리(RNN에 필요한 형태로 전처리) STEP 1) 정수 인코딩(벡터화) - 지난 나이브 베이즈 게시글에서는 countvectorizer 사용 1) 단어별 매핑 정보 생성 2) 정수 변환 3) 패딩(padding) - 길이가 다른 학습 데이터의 길이를 맞추어 주는 작업(zero - padding: 부족한 자리를 0으로 채움) DTM을 만들어야 하는데, 지난 게시물에서의 countvectorizer는 DTM을 단어별로, 가나다 순으로 나열하여 가방이 0, 신발이 1, 학교가 13 등 .. 2024. 4. 15.
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