머신 러닝 프로젝트에서의 데이터 전처리 중요성에 대해 알아보겠습니다. 데이터 전처리는 머신 러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 필수적인 과정입니다. 이 글에서는 데이터 전처리의 개념, 중요성, 단계, 기법, 도구, 사례 연구 등을 자세히 설명하겠습니다.데이터 전처리란?데이터 전처리는 원시 데이터를 머신 러닝 알고리즘에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 과정은 데이터 수집, 정제, 변환, 통합 등 여러 단계를 포함합니다. 데이터 전처리를 통해 모델이 학습할 수 있는 유용한 정보를 추출하고, 노이즈를 제거하여 모델의 예측 정확도를 높일 수 있습니다.데이터 전처리의 중요성데이터 전처리는 머신 러닝 프로젝트의 성공에 결정적인 역할을 합니다. 전처리를 거치지 않은 원시 데이터는 모델 학습에 부정적인 ..

LangChain은 최근 인공지능 분야에서 주목받고 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이 글에서는 LangChain에 대한 다양한 정보를 제공하고, 이를 통해 LangChain의 이해를 돕고자 합니다.LangChain의 정의LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 언어 모델을 API를 통해 호출하는 것뿐만 아니라, 외부 데이터 소스와의 통합을 지원하여 다양한 기능을 제공합니다. 최근 LLM의 발전과 함께 LangChain의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.LangChain의 주요 기능LangChain은 여러 가지 기능을 제공합니다. 그 중에서도 가장 두드러진 기능은 다음과 같습니다:모듈화 : LangChain은 다양한 모듈로 구..

Ollama란 무엇인가?Ollama는 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬 환경에서 쉽게 실행할 수 있도록 도와주는 오픈소스 도구입니다. 이 도구는 Mistral, Llama 3, Phi 3 등 다양한 모델을 지원하며, 사용자가 자신의 PC에서 직접 모델을 실행하고 활용할 수 있게 해줍니다. 이러한 점에서 Ollama는 AI 기술의 민주화에 기여하고 있습니다. 특히, Ollama는 macOS, Windows, Linux 등 다양한 운영체제에서 사용할 수 있어 접근성이 뛰어납니다.이미지 출처Ollama의 주요 기능Ollama는 여러 가지 기능을 제공합니다. 첫째, 사용자는 다양한 LLM을 손쉽게 다운로드하고 설치할 수 있습니다. 둘째, Ollama는 사용자 맞춤형 설정을 지원하여, 각 사용자의 필요에 맞게 모..

최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 다양한 언어 모델이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 LLM(대형 언어 모델)과 sLLM(소형 언어 모델)은 특히 주목받고 있는 모델입니다. 이 글에서는 LLM과 sLLM의 정의, 주요 차이점, 장단점, 한국 기업의 AI 모델 비교, sLLM의 활용 사례, 그리고 미래의 AI 언어 모델 전망에 대해 자세히 알아보겠습니다. LLM은 'Large Language Model'의 약자로, 대량의 데이터를 학습하여 다양한 언어적 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이러한 모델은 일반적으로 수십억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 자연어 처리(NLP) 분야에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 반면, sLLM은 'small LLM'의 약자로, 상대적으로 적은 수의 파라미터를 가진 모델입니..