활용 업무 기준 AI 분류
최근 AI 업무 적용을 기획하는 분들을 만날 기회가 많이 생겼습니다. 그러나 대화를 나누다 보면 같은 ‘인공지능’, ‘AI’라는 단어를 너무 넓게 쓰고 있다는 것이 느껴집니다. AI라는 말 자체가 모호하긴 하지만 업무를 정의할 수 없을 만큼 모호하기에 정리해 보았습니다. 노벨상: 2024 노벨 물리학상조선일보: “챗GPT에 신년사 써보게하니 훌륭… 잘
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효율적 업무효율화
한국청정기술학회(9/25)에서 발표한 내용입니다. 연구를 하는 입장에서 최근의 생성 AI들 도움을 많이 받고 있습니다. 특히 최근 자체 제작한 GPTs의 도움을 많이 받고 있어 해당 내용을 중심으로 담았습니다. 강의자료 다운로드 1. Overview GPT를 비롯한 생성 AI는 다양한 재능을 가지고 있습니다. 흔히 아는 대화와 코딩 외에도 이미지도
플랏봇 v0.15 - 시각화 커스터마이징
GPTs를 이용한 시각화 도우미, 플랏봇의 새로운 버전 0.15가 출시되었습니다. 플랏봇의 설정을 외부 파일로 저장하여 쉽게 관리할 수 있도록 하였습니다. 또한 시각화 설정을 .whl 파일로 지정하여 재현성을 크게 높였습니다. 1. 기존 플랏봇의 한계 Pega Devlog: 데이터 분석용 GPTs - 플랏봇Pega Devlog: 논문봇 v2 - 출력물
데이터 분석용 GPTs - 플랏봇
custom GPT에는 Knowledge라는 옵션이 있습니다. 대개 PDF 문서들을 올리고 질문에 대한 답을 찾게 하는 데 쓰입니다. 여기 라이브러리를 올려서 한글 시각화 문제를 해결할 수 있습니다. 1. ChatGPT의 데이터 분석 기능 Pega Devlog: ChatGPT로 한글과 한자가 적힌 카드 만들기Pega Devlog: ChatGPT Data
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
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,
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
Gaussian Process Practice (3) Beware Boundaries
Gaussian Process 연습입니다. scikit-learn을 비롯한 예제를 재구성하여 연습합니다. 주의사항을 알려드립니다. Gaussian Process는 경계조건에 매우 취약합니다. 1. Gaussian Process의 한계 scikit-learn: Gaussian Process Regression: basic introductory examp
Gaussian Process Practice (2) Kernels
Gaussian Process 연습입니다. scikit-learn을 비롯한 예제를 재구성하여 연습합니다. 여러 커널의 특징을 알아보고 사용처를 알아봅니다. 1. Data Preparation scikit-learn: Gaussian Process Regression: basic introductory example 1.1. example data 지난