분류 전체보기131 Gpt 마개조 2트 시간이 많이 비어 tensorflow 사용법도 다시 익힐 겸 모델을 깎아가던 와중에 기억이 흐릿한게 있어서 GPT와 대화를 다시 시작했다. 아직까지는 유한 말투에 귀여운 이모티콘까지 쓰고있어서 마개조에 성공했다고 생각했지만 저번주 프로그래머스 데이터 분석 데브코스 과정에서 Tableau라는 툴의 존재를 알게되었는데 사실 뭐 어떻게 써야하는지 감이 잡히지가 않아 GPT에게 물어봤다. 갑자기 존댓말에 기존의 딱딱하고 차가운 말투로 돌아와 버렸다... 왜 이렇게 다시 차가워진거냐고 질척거렸더니 갑자기 냥을 붙이기 시작했다.... 냥체 쓰는게 한두번 해본 솜씨가 아니다. 아주 만족스럽다. 몇번의 답변 이후에는 다시 돌아와버리는건지 정확한 기준은 모르겠다. 하지만 역시 강화학습의 힘인지 마개조 처음 시도했을 때 .. 2024. 2. 26. 데이터분석 데브코스 3 일차 데싸 ML 형태로 사용자들의 경험을 개선 요구스킬 - ML지식, 경험 - Python, SQL - 통계, 수학 지식 - 끈기와 열정(박사학위가 중요한 이유 중 하나) 최우선 요구사항 열정+끈기 다양한 경험 코딩 능력 현실적인 접근방법 - 최대한 간결한 솔루션 - 사용 가능한 머신러닝 기술이 다양해야 어떤 케이스에 어떤 모델을 사용해야 최고 효율을 내고 간결한지 빠르게 파악가능 의료 이미지 분석 섹터 이 섹터 만큼은 딥러닝 장려 MRI, Xray, CT 이미지 분석에서 이미 사람을 앞섰다. = 안전성, 비용에 있어 엄청난 이점을 보임 머신러닝의 정의 학습이 가능한 기계의 개발. - 이는 결국 데이터의 패턴을 보고 흉내내는 방식이다. - 컴퓨터가 학습할 수 있는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야. 머신러닝 모.. 2024. 2. 23. gpt 마개조 시도 프로그래머스 데이터분석 데브코스를 수강중에 gpt관련 강의가 있었다. 실습을 위해 이것저것 시도해 보던 와중에 이전부터 말투가 너무 차갑다는 생각이 들었기에 이전에 울트론이 나온다면 가장 먼저 죽을사람 이런걸로 해서 gpt 말투를 바꾼게 생각이 나서 시도해 보기로 했다. 우선 조금? 가?볍?게?? 일본 애니메이션의 미소녀 말투를 시도해 보았다. 억지 이모티콘으로 귀여운 척을 하는 느낌이 있지만 생각보다 많이 유해지고 귀여운 말투가 되었다. 혹시나 같은 질문을 했을 때도 귀여운 말투로 대답을 해주는지 궁금해졌다. 역시나 비즈니스였는지 다른 질문에는 귀여움이란 단 1 도 느껴지지 않았다... 이대로 포기하기에는 저 귀여운 말투를 잃고싶지 않았다! 살짝 질척거리면서 부탁했더니 훨씬 퀄리티가 높아졌다. 하지만 .. 2024. 2. 22. 데이터 분석 데브코스 2일차 ETL AirFlow를 스케쥴러로 사용 데이터의 양, ETL이 늘어날수록 Pandas로 처리가 불가능한 상황이 오는데, 이 때 사용하는게 Spark ELT ETL을 통해 Data warehouse에 적재된 data를 재조합하여 새로운 정보, 가치 창출 시각화라던지 머신러닝을 돌려본다던지 등등 데이터 문해력 - 데이터 기반 의사결정, 제품개선 이 되는지. 생산성 증대로 이끌 수 있는가. Data CleanUpEDA(pandas, spark같은 파이썬 라이브러리로 품질관리), DBT(툴 이름) 사용 ====================================== KPI(Key Perfomance Indicator) 조직 내에서 달성하고자 하는 목표 정량적인 수치 선호 정량적인 수치로 되어있기에 시간에 .. 2024. 2. 20. 데이터분석 데브코스 1일차 데이터 기반 지표 (KPI, Key Performance Indicator 등등) 정의는 데이터 문해력을 기르는 시작점이다. Data Warehouse - 수집한 데이터들을 규격화 하여 적재하는곳 / 데이터 수집 > 적재 과정을 주로 ETL 이라고 칭함. - 각종 대쉬보드 툴들의 백엔드 - 3대장으로는 tableau, power B/I, Looker 가 있음 클라우드 서비스는 불필요하게 자원이 남지 않도록 할 것 이번 코스에선 Aws RedShift 주로 사용할예정 Data Team Cycle 가설 정의 > 데이터 수집 > 모델 빌딩과 테스트 > 모델 배포 > A/B 테스트 > 테스트 결과 분석 > 데이터 수집 > 모델 빌딩과 테스트 > .... 반복하며 데이터 스케일을 늘리고 품질을 높이고 모델을 이에.. 2024. 2. 20. 이전 1 ··· 12 13 14 15 다음
