AWS에서 제공하는 자격증들을 모두 취득하기 위해서 열심히 달려가는 중입니다.공부 방법https://github.com/nowon9159/nowon9159.github.io/blob/main/SOA-C02/SOA-C02.md nowon9159.github.io/SOA-C02/SOA-C02.md at main · nowon9159/nowon9159.github.ioMy Page of insight. Contribute to nowon9159/nowon9159.github.io development by creating an account on GitHub.github.com이 깃허브를 보고 많이 도움을 받았다후기실무에서 나올 법한 예시들을 위주로 문제가 구성되어 있다AWS 클라우드를 운영할 때 보통 여러 ..

Prompt Engineering LLM에게 질문을 얼마나 잘 할 것인가? 이것만 잘하더라도 LLM의 정확도를 엄청나게 높일 수 있다 General Prompt Structure Role Task Context Example Constraint N-shot prompt 예제를 하나 주면 one-shot prompting, 두개를 주면 two-shot prompting 이라고 부른다 보통 한개 두개 예제를 줄 때마다 결과의 정확도가 드라마틱하게 올라가기 때문에 예제를 주는 것이 굉장히 중요하다 Chain-Of-Thought (COT) 어떤 과정을 통해서 생각을 해내야하는지를 설명해서 LLM에게 생각하는 힘을 키워주는 것을 COT라고 부른다 수학 문제 같은 경우에 COT를 사용하면 정확도를 굉장히 높일 수 ..

1. 기본 개념 쌓기 기초 https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 고급 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=ko Machine Learning | Google for Developers 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. 의견 보내기 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 머신러닝 단기집중과정TensorFlow API 사용 Go developers.google.com 2. Hands-On https://www.datacamp.com/ Python 과정 이런 것들 수료하면 됨 ..

머신 러닝 시스템을 설계할 때 가장 중요한 것이 무엇일까? 언제나 그렇듯 비즈니스 목적이 가장 중요하다. 머신 러닝의 성공 요소는 돈이 되는 비즈니스 문제의 정의와 현업에 적용할 수 있는 협업 환경이다. AI 모델?은 요즘 Auto ML이라는 기술이 있기 때문에 정확한 비즈니스 목적(돈이 되는)과 커뮤니케이션이 가능한 환경이 만드는 것이 더 중요하다 (다른 부서 데이터를 가져다 써야하기 때문) 데이터를 넣으면 자동으로 Vector화 해주고 Model Zoo에서 적합한 모델을 찾아서 뉴런 구조를 수정한다. 하나의 모델만 사용하는 것이 아니라 여러 모델을 만들어서 앙상블하는 구조이다. Auto ML은 데이터를 넣으면 적합한 모델을 자동으로 생성해주는 기술이다 (3~4시간이면 나옴) 검정색이 사람이 만든 모델..

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 ..

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..