데이터 분석을 해서 insight를 얻으려는 이유? → 돈을 벌기 위해서 Data Analytics Model - Funnel Chart Acquisition: 사람들을 끌어모으는 것, 최종적으로 install하게 하는 것이 목표 ex) Temu에서 룰렛 돌려서 무료 쿠폰 주고 해서 유입시키게 함 ex) Mobile: Download, New User, Demographic info(나이,성별,디바이스 타입), install tracking(어느 광고를 보고 다운로드를 하게 되었는지, 페북 광고? 유튜브 광고? 그래야 비용 효율적인 마케팅 전략이 세워짐) Retention: 계속 들어오게 만드는 것 ex) 게임에서 신규 가입하면 30일 동안 매일 출석 시 아이템 주고 30일 다 채우면 엄청 좋은 아이템 ..

DEVOPS란? 개발팀과 운영팀은 공존하기가 힘들다. 왜냐하면 서로 바라보는 시각이 다르기 때문. 이것을 해결하는 방법은? 두개를 하나로 묶어버리면 된다. 그렇게 되면 같은 팀이기 때문에 동일한 목표를 바라보게 되어 자연스럽게 해결이 된다. 그런데 이것이 가능한 이유는? 원래는 기존의 인프라를 구성하는 것이 아무나 할 수 있는 것이 아니었기 때문에 전문팀을 구성해야 했고 개발팀과 운영팀이 나누어질 수 밖에 없었다. 하지만 클라우드의 등장으로 인해 인프라 구성의 진입 장벽이 현저히 낮아졌고 개발팀과 운영팀을 합치는 것이 가능해졌다 하지만 이것은 이론일 뿐, 현실은 다르다 현실에서 개발팀과 운영팀을 하나로 합쳐서 하고 있는 기업은 찾기가 힘들다 개발팀과 DevOps팀으로 나누어 운영을 하는 기업이 대다수이다..

답변 결과의 정확도 평가 qa_data = { "question": [ "In a website browser address bar, what does “www” stand for?", "Who was the first woman to win a Nobel Prize", "What is the name of the Earth’s largest ocean?", ], "answer_groundtruth": ["World Wide Web", "Marie Curie", "The Pacific Ocean"], } qa_data_df = pd.DataFrame(qa_data) qa_data_df PaLM 2세대 모델을 사용하여 답변을 얻고 answer_prediction 열에 저장해봅시다 def get_answer..

참고로 나는 김재헝이 아니라 김재형이다 Kim Jaehyeong어렸을 때, 공무원 형님이 여권 잘못 만들어주심ㅋ어쨌거나 저쨌거나 AWS DVA 시험을 합격하게 되었습니다ㅎㅎ공부 방법사실 덤프를 안보려고 했는데 봤습니다. 네 봤어요 어쩌라구요 라고할뻔~하지만 이전에 SAA 공부할 때와는 느낌이 조금 달랐습니다문제와 해설을 외우는 것이 아니라 그 안의 핵심을 파악하려고 노력했습니다그러다보니 두세번 보는게 아니라 한번만 봐도 전체적인 문제가 머릿속에 파악이 되더라구요그러고 유데미 강의를 통해 서비스마다 어떤 기능들이 있는지 공부했습니다후기SAA와 또 달랐던 점은 덤프와 겹치는 문제가 10문제 내외 정도였다는 것입니다.AWS 측에서 일부러 덤프 문제를 활용 안하고 새롭게 문제를 제출한 것인지 그냥 제가 덤프를 ..

구글 스터디잼을 진행하면서 프롬프트 디자인이 나와서 간단하게 정리하고자 한다 Setup - VertexAI 활용 !pip install --user langchain==0.0.310 \ google-cloud-aiplatform==1.35.0 \ prettyprinter==0.18.0 \ wikipedia==1.4.0 \ chromadb==0.3.26 \ tiktoken==0.5.1 \ tabulate==0.9.0 \ sqlalchemy-bigquery==1.8.0 \ google-cloud-bigquery==3.11.4 import vertexai import os import IPython from langchain.llms import VertexAI from IPython.display impor..

벌써 오늘이 마지막 날이다 어제 조대협님의 대항로도 끝을 맺었고... 다시 리프레시할겸 계획을 세워야 겠다 구글 스터디잼 + AWS 자격증 + 사이드 프로젝트 + 독서 + 운동 +...ㅎ 나는 계속 매일 블로그를 올려볼 생각이다. 원래는 패스트캠퍼스 강의 남은걸로 진행할까 했는데 구글 스터디잼도 괜찮을 것 같다. 여튼 뭐가 됐든ㅎ 이전에는 벨류를 구하는 방법을 찾았으니, 이번에는 최적의 폴리시를 구하는 방법을 알아보자 이전과 같은 작은 MDP 문제를 사용해보자 작은 문제 작다는 것은 다음의 가짓수가 작은 것을 의미함 A c t io n s p a c e S t a t e s p a c e T im e h o r iz o n M D P 를 알 때 𝑀𝐷𝑃 ≡ {𝑆, 𝐴, 𝑅, 𝑃, 𝛾} 𝑅, 𝑃 를 알 때 ..

마음을 다시 굳게 먹자 해이해졌어 김재형 계획을 다시 세우자 그리고 매일 상상하자 구체화시키고 실현시키자 겁먹지 말자 무엇을 하든 지금보단 나을테니까... 나는 지금 단거리가 아닌 마라톤을 해야 한다. 그러니까 지속적으로 할 수 있는 원동력이 필요하다. 사소한 것에서 성취감을 찾으려고 노력하자. 무뎌지지 말자. 포기하지말자 지금의 난 아무것도 아니지만 5년 후의 나는 어떻게 되어있을까? 기대되지 않는가? 술취한 사람의 귀가 문제 각 스테이트의 밸류는 무엇일까? 이 문제에서 우리는 MDP를 알고 있다 𝑀𝐷𝑃 ≡ {𝑆, 𝐴, 𝑅, 𝑃, 𝛾} 𝑅, 𝑃 를 알 때 여기서 안 다는 것은 해보기도 전에 미리 아는 것 그리고 이 문제는 MDP가 작은 문제라고 볼 수 있다 작다고 하는 것은 다음의 가짓수가 작은 것을 ..

아 졸려... 벨만 최적 방정식 Bellman Optimality Equation 벨만 최적 방적식도 앞에서 보았던 벨만 기대 방정식과 비슷하게 0단계와 1,2단계로 나누어져있다 0단계 $v_{*}(s_t) = \max_a \mathbb{E}[r_{t+1} + \gamma v_{*}(s_{t+1})]$ $q_{*}(s_t, a_t) = \mathbb{E}[r_{t+1} + \gamma \max_{a'} q_{*}(s_{t+1}, a')]$ maxa는 모든 가능한 행동 a에 대하여 최댓값을 선택함을 의미하며, E는 기댓값을 의미 1단계 $v_*(s) = \max_a q_*(s, a)$ $q_*(s, a) = r_s^a + \gamma \sum_{s' \in S} P_{ss'}^a v_*(s')$ 2단계 $..