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[책 리뷰] ChatGPT 제대로 써먹기BOOK 2024. 10. 26. 23:01
총평이 책은 일상에서부터 실무, 콘텐츠 생성까지 다양한 상황에서 ChatGPT를 효과적으로 사용하는 방법을 프롬프트와 함께 알기 쉽게 소개한다. 다만, prompt engineering 등 기술적인 부분은 많이 포함되어 있지 않고 초반에 GPT의 원리를 제외하고는 철저히 개발자가 아닌 일반 사용자 를 대상으로 쓰여진 책이다. 80% 정도의 분량이 GPT 스토어에 기반한 프롬프트 예제와 시나리오 소개로 이루어져 있다. 정말 ‘써먹기’ 워딩에 대해서는 충실한 책이라고 할 수 있다. (‘제대로’는 살짝 아쉽다.)이미 충분히 GPT가 대중화가 된 만큼 이미 알고 있는 내용도 많지만, 흥미로운 예제가 몇몇 존재했다.가려령, 'Personal Color Analaysis GPT'는 글이나 사진으로 퍼스너 컬러 진..
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[논문 리뷰] LLM2LLM: Boosting LLMs with Novel Iterative Data EnhancementBIG DATA & AI/NLP 2024. 4. 10. 23:32
복학을 하고 (추가등록도 하고) 졸업준비를 하면서 최근에 스터디 2개를 열심히 돌리고 있다. 그 중 하나는 한 스타트업이 진행하는 스터디 방식을 차용한 흥미로운 방식으로 진행하고 있는데, 각자 논문을 준비해서 15분~20분간 읽고 15분간 의견을 공유하면서 퀵하게 진행하는 방식이다. 이번주면 3주차인데, 해 본 결과 15분이라는 시간 자체가 논문 하나를 정독하기에는 버겁고 빠르게 skimming해야 해서 집중력이 장난 아니다. 혼자서 1시간동안 흐린 눈으로 붙잡고 읽는 것보다 훨씬 효율이 좋아서 애정하고 있다. 각설하고, 스터디 중 그냥 최근에 나온 LLM 논문을 무심코 읽어봤는데 (무려 arXiv:2403.15042!) 너무 마음에 들었던 논문이 있어서 휴일에 다시 정독하면서 꼭꼭 씹어 먹어본 결과를 ..
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[책 리뷰] 인사이드 머신러닝 인터뷰BOOK 2024. 4. 9. 17:00
총평 알고리즘 인터뷰 책과 강의는 수도 없이 쏟아지는데, 머신러닝 엔지니어를 위한 인터뷰는 도대체 언제 나올까? → 나왔다. 혼자 준비하기 답답했던 ML 엔지니어들에게 한 줄기 빛 같은 책이다. 본인도 최근 구직을 하면서 각종 구글링과 지인 네트워크를 통해 겨우겨우 정보를 얻어 준비했었고, 앞으로 머신러닝 엔지니어의 공급은 더 많아질 텐데 언제쯤 나올까 했던 책이 드디어 나왔다! 전형을 마무리한 후에 이 책을 보게 된 건 슬프지만, 인터뷰 준비 뿐만 아니라 옆에 두고 ML essential 다지기에도 너무 괜찮은 책이다. 저자의 이름이 재미있게도(?) 최근에 화제가 되는 샤오미 전기차의 이름과 동일한데, 이 분 굉장히 대단한 분이다. Amazon 등 빅테크에서 ML 엔지니어로 활동했으며 중간에 Roxy ..
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[책 리뷰] GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발BOOK 2024. 2. 20. 16:22
총평 이 책은 LLM(Large Language Model)에 입문하고자 하는 개발자에게 아주 적합한 책이다-심지어 머신러닝, NLP 백그라운드가 없어도!-. OpenAI에서 제공하는 MaaS(Model as a Service) API를 활용한 간단한 프로젝트부터, 프롬프트 엔지니어링, Few-shot, Fine-Tuning, RAG 등 활용에 대한 전반적인 부분을 다루어 아이디어와 방법론들을 많이 얻어갈 수 있다. 서론에서 기존의 NLP 흐름과 transformer를 간략하면서도 핵심 내용만 전달하고 다양한 활용 사례로 시작하는 부분도 좋았다. 책의 분량 자체는 179 페이지 정도로 짧지만 빠르게 입문하기에 좋은 책이다. 개인적인 요즘의 LLM 흐름에 대한 인사이트를 공유하자면, 최근 대규모 언어 모델..
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Hugging Face의 따끈따끈한 신기능 Tool, Agent (New Features of Hugging Face: tools and agents)BIG DATA & AI 2023. 5. 13. 15:54
🎈본 포스팅은 Hugging Face의 정말정말 따끈따끈한 신기능인 Tool과 Agent를 담고 있습니다. 무려 일주일도 안 된 23년 5월 10일에 릴리즈했다는 사실! Hugging Face란? 허깅페이스는 자연어 처리(NLP)를 전문으로 하는 회사이며, NLP를 위한 오픈소스 라이브러리와 도구 개발에 많은 기여를 하고 있다. 허깅페이스는 언어 번역, 텍스트 분류, 감성 분석, 질문 답변 등 다양한 NLP 작업에 사용되는 사전 훈련된 모델을 제공하며, 가장 인기 있는 제품은 PyTorch 위에 구축된 Transformers 라이브러리이다. 허깅페이스는 Transformers 라이브러리 외에도 토크나이저, 데이터셋, 파이프라인 등 NLP에 사용되는 다양한 오픈소스 도구를 개발하고 있다. 또한 허깅페이스 ..
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GNN Overview 및 검색 엔진에 연결해 보기 (Predict Then Propagate: Graph Neural Networks Meet Personalized PageRank)BIG DATA & AI 2022. 6. 27. 20:49
데이터는 점점 더 방대하고 복잡해지고 있다. 행과 열로 이루어진 세계는 컴퓨터에 친숙한 환경일 뿐이다. 실생활에서 사람들은 관계를 통해 삶을 탐색하고 유추한다. 이 문구는 graph thinking/modeling에 무지했던 저를 일깨워 주었고 모든 문제를 matrix로 embedding한 deep learning으로 풀 수 있을 것만 같던 환상을 합리적으로 깨부쉈습니다. 최근 GNN에 관심을 가지게 된 계기이기도 하고 공부하면서 이 분야는 너무 어렵다! 는 사실도 알게 되는 중입니다. 😂😂 이 글을 통해 막연했던 GNN에 한 발짝 다가서길 바랍니다. What is GNN? GNN은 Graph Neural Network의 약자로, graph라는 자료구조를 이용하여 신경망으로 인공지능을 학습시키는 방법입니..
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[책 리뷰] 케라스로 구현하는 딥러닝 / 양자인공지능(QAI) 예제BOOK 2022. 4. 24. 18:31
이 책은 keras 기반의 정말 실용적이고 다양한 딥러닝 모델(ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET, RL, QAI)들을 다루고 있다. 실무에는 도움이 많이 될 것으로 보이나, 개인적으로 읽었을 때 기초부터 차근차근 설명해주며 따라가는 느낌이 아니라 이미 알고 있는 machine learning 개념들을 읊으면서 예제들을 빠르게 휙휙 던져주는 구조이기 때문에 딥러닝 초보에게는 추천하지 않는다. 눈에 띄었던 점은 다른 책들과는 다르게 양자인공지능(QAI)을 다루고 있다는 점인데, 아래에서 QAI 간단한 개념 이해를 해보고, 코드 구현을 통해 양자 시뮬레이션을 돌려 보자. 양자인공지능 개념 양자인공지능(Quantum Artificial Inteligence, QAI)이란, 양자컴퓨터를..
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[책 리뷰] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 (2판)BIG DATA & AI/Machine Learning 2022. 3. 31. 22:37
이 책은 무려 Scikit-learn 핵심 contributor인 안드레아스 뮐러가 지은 '머신러닝 바이블'이라고 감히 소개한다. 머신러닝 이론과 실습을 전반적으로 시작/복습하기 좋으며, 머신러닝에 관심이 있는 개발자라면 누구나 이해할 수 있는 책이다. 물론 머신러닝을 해 본 사람들에게는 기초를 다시 닦기에도 너무 좋은 책이다. 즉 초급자부터 실무자에게 모두 도움이 되는 알찬 contents를 담고 있다고 할 수 있겠다. 다만 머신러닝에 관한 책이라 딥러닝은 keras만 잠깐 언급할 뿐 딥하게 다루지는 않는다. 참고로 1판에 비해서 개정2판은 흑백->컬러본으로 좀 더 컨텐츠 가시성이 좋아졌으며 trendy한 코드를 많이 담고 있다고 한다. 지도 학습, 비지도 학습, 모델 평가, NLP 등이 다뤄지고 마지..