ChatGPT-3.5(free) + Colab
ChatGPTAFORE 2023 한국신재생에너지학회에서는 매년 국제학회 AFORE 2023 (Asia-Pacific Forum on Renewable Energy)를 주최합니다. 금년에는 시대상황을 반영해 ChatGPT를 활용한 머신러닝 튜토리얼을 진행했습니다. “Data Analysis and Machine Learning with ChatGPT”라
Category: Data Science
ChatGPT Code Interpreter
ChatGPTCode Interpreter 한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2023년 한 해동안 데이터 처리를 공부합니다. 세 번째 시간으로 ChatGPT Code Interpreter를 소개합니다. 챗봇으로 알려진 ChatGPT의 언어 능력과 코딩 능력, 그리고 실행 능력을 조합해 데이터를 처리합니다. 머신 러닝도 수행하고 최적화도 알아서 할
SciPy Smoothing
SciPy 한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2023년 한 해동안 데이터 처리를 공부합니다. 두 번째 시간으로 SciPy를 활용한 smoothing을 소개합니다. smoothing은 신호의 잡음을 억제해 신호를 더 잘 드러내는 기술입니다. 인접한 데이터끼리 평균을 내는 adjacent averaging, 중간값을 취하는 median 외에도 데이터
SciPy 소개 + curve fitting
SciPy 한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2023년 한 해동안 데이터 처리를 공부합니다. 첫 시간으로 SciPy를 소개합니다. SciPy는 미분방정식을 풀고, 적분을 해주고, 최적해를 찾아주는 막강한 기능을 가지고 있습니다. 그러나 Numpy에 비해 덜 필수적이고 - Numpy는 데이터를 다룰 때 필수니까요 SciPy가 막강한 힘을 발휘하는
챗GPT 러닝데이 & MS 애저톤 - Open API를 활용한 연구원의 업무 효율화
AI FactoryAI Factory: [챗GPT 러닝데이 & MS 애저톤] Open API를 활용한 연구원의 업무 효율화 -이제현강의자료 다운로드예제코드: Google ColabLangchain 공식 블로그Langchain 공식문서 AI Factory 김태영 대표님(MS RD, MS MVP AI)의 초청으로 챗GPT 러닝데이 & MS
번역 모델 비교 - 성능, 시간, 요금
딥러닝의 빠른 발전으로 기계번역이 매우 쉬워졌습니다. 다양한 모델을 선택할 수 있고, 구독 모델도 여럿 나와있습니다. 현명한 소비자가 되기 위해 모델들의 번역 성능을 비교합니다. 1. 번역 성능 평가 BLEU: a method for automatic evaluation of machine translation유원준, 안상준, “딥 러닝을 이용한 자연어
KDE + threshold
밀도 함수는 데이터 분포를 볼 때 가장 많이 그리는 그림 중 하나입니다. 특정 값을 기준으로 Pass와 Fail을 정한다고 할 때, 전체의 비율도 중요합니다. seaborn kdeplot을 살짝 다듬어서 쪼개고 비율을 계산합니다. 1. 오늘의 목표 오늘 우리는 데이터를 선별하는 데 쓰는, 이런 그림을 그릴 겁니다. 특정 값을 기준으로 왼쪽은 Fail,
연구소의 문헌분석 기술 활용
2022년 12월 13일 모두의 연구소 초청으로 MODUPOP 강연을 했습니다. 몸담고 있는 연구원에서 적용하고 있는 문헌분석 기술을 공유드렸습니다. 짧은 시간에 압축해서 전달드린터라 세부 기술보다는 적용처 중심으로 봐주시면 감사하겠습니다. 저녁 7시부터 시작된 강의였고, 비와 눈으로 날씨가 많이 나쁜 날이었습니다. 귀중한 시간을 내서 온라인, 오프라인
Impact of RPA
RPA(Robotic Process Automation: 업무 자동화) 과제를 하려고 합니다. RPA를 적용하면 효용이 얼마나 좋은지를 설득하기 위한 그림을 그립니다. RPA 도입 전과 후를 비교하는 그림을 그려서 보여줍시다. 1. 행정 업무 어떤 가상의 데이터 관련 행정 업무가 있다고 합시다. 현재는 총 2천만원의 용역비를 포함해 12주가 걸립니다
Deep Learning by Open API
한국에너지기술연구원 AI 학습조직에서는 2022년 한 해동안 머신러닝을 공부하고 있습니다. 이번에는 직접 하는 코딩을 벗어나 공개된 딥러닝 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 영상과 자연어 처리를 중심으로 OpenAI에서 제공하는 여러 모델이 있습니다. 강의실 예약 시간 문제로 마무리가 매끄럽지 못했습니다. 요약본이 번역되다 만 문제는 max_tokens