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AI31

XGBoost 알고리즘: 상세 설명 및 Python 구현 XGBoost 알고리즘: 상세 설명 및 Python 구현XGBoost는 "Extreme Gradient Boosting"의 약자로, 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 강력한 알고리즘입니다. 특히 회귀 및 분류 문제에서 높은 성능을 자랑하며, 데이터 과학 대회에서 자주 사용됩니다. 이 글에서는 XGBoost의 주요 특징과 Python을 사용한 기본 구현 방법, 그리고 Scikit-learn 라이브러리를 활용한 학습 예제를 소개합니다.XGBoost의 주요 특징Gradient Boosting: 여러 약한 학습기를 순차적으로 학습시키고, 각 단계에서 이전 모델의 오차를 줄이는 방식으로 모델을 개선합니다.Regularization: L1 및 L2 정규화를 통해 모델의 복잡성을 제어하고 과적합을 방지합니다.Tree.. 2025. 5. 13.
llama-prompt-ops: Meta의 Llama 모델 최적화 도구 완벽 분석 llama-prompt-ops: Meta의 Llama 모델 최적화 도구 완벽 분석출처: https://github.com/meta-llama/llama-prompt-ops1. llama-prompt-ops란 무엇인가?llama-prompt-ops는 Meta에서 개발한 오픈소스 Python 패키지로, Llama 시리즈 모델(Llama 2, Llama 3 등)에 최적화된 프롬프트를 자동으로 생성, 변환, 개선할 수 있도록 돕는 프롬프트 최적화 도구입니다. 특히 다른 대형 언어 모델(GPT, Claude, Mistral 등)에서 사용된 프롬프트를 Llama 모델에 맞게 자동 마이그레이션하고, 성능 향상에 유리한 형태로 리라이팅할 수 있습니다.2. 주요 기능 요약LLM 간 프롬프트 호환성 변환: 기존 GPT/C.. 2025. 5. 10.
컴퓨터비전(CV)을 위한 설명 가능한 인공지능 (Explainable AI) 솔루션 1. 설명 가능한 인공지능(XAI) 소개설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)은 인공지능 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술입니다. 특히 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 이미지 분류 모델은 고성능에도 불구하고 그 내부 작동 방식이 블랙박스처럼 불투명하다는 비판을 받아왔습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 CAM(Class Activation Mapping) 계열의 기법들이 개발되었습니다. CAM은 CNN 기반의 이미지 분류 모델에서 모델이 어떤 이미지의 어느 부분을 보고 특정 클래스로 분류했는지 시각적으로 확인할 수 있는 기술입니다. 주로 모델 해석(Explainability) 목적으로 사용되며, 특히 의료 영상, 자율주.. 2025. 5. 9.
Retrieval-Augmented Generation(RAG) 설명 Retrieval-Augmented Generation(RAG): 아키텍처, 변형, 실전 적용 전략Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 지식 검색 시스템을 결합한 하이브리드 접근 방식입니다. 기존의 LLM이 내부 파라미터에 내재된 지식에 의존하는 반면, RAG는 외부 소스를 동적으로 참조하여 보다 정확하고 사실 기반의 응답을 생성할 수 있게 합니다. 이 과정에서 가장 핵심적인 역할을 수행하는 기술이 벡터 데이터베이스 기반의 문서 검색입니다.가장 간단한 형태의 RAG는 생성형 AI를 사용하는 사용자가 특정한 도메인 지식을 참고하기 위해 URL 정보나 PDF 파일과 같은 외부 자료를 직접 프롬프트에 첨부하여 질문하는 방식이라고 볼 수 있습니다. .. 2025. 5. 8.
LangChain으로 Google Gemini API 쉽게 연동하는 방법 LangChain이란 무엇이며, 왜 사용해야 할까요?LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 간소화하는 오픈 소스 프레임워크입니다. OpenAI, Gemini(구글), Anthropic 등 다양한 LLM을 구조화하고, 도구 및 메모리 기능을 추가하여 챗봇, 가상 비서, 에이전트, AI 기반 소프트웨어 등 실제 응용 프로그램을 구축할 수 있도록 지원합니다.LLM 프로젝트에 LangChain을 사용하는 이유는 무엇인가요?체인 가능한 구성 요소: 프롬프트, LLM, 도구, 메모리를 결합하여 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있습니다.다중 모델 지원: Gemini, OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등 다양한 모델과 호환됩니다.내장 템플릿: 프롬프트를 효과적으.. 2025. 5. 8.
LangChain, FAISS, Gemini 임베딩을 활용한 벡터 DB 저장 및 검색 방법 LangChain, FAISS, Gemini 임베딩을 활용한 벡터 DB 저장 및 검색 방법대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 때, 벡터 데이터베이스의 효율적인 저장 및 검색은 핵심 요소입니다. 본 가이드에서는 LangChain, FAISS, Google Gemini 임베딩을 활용하여 문서 임베딩을 저장하고 의미적으로 유사한 정보를 검색하는 전문적인 Python 구현 방식을 설명합니다. 이 구현은 의미 기반 검색 및 RAG 파이프라인을 설계하는 고급 머신러닝 및 딥러닝 엔지니어를 위한 것입니다.LLM 응용에서 벡터 데이터베이스의 중요성기존의 키워드 기반 검색 시스템은 문장의 의미를 제대로 이해하지 못하는 한계가 있습니다... 2025. 5. 8.

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