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Python에서 pandas 라이브러리를 사용하면 DataFrame을 쉽게 처리할 수 있습니다. 여기서는 DataFrame을 다루는 주요 기능 3가지에 대해 예시 코드와 함께 설명해드리겠습니다. 1. DataFrame 생성DataFrame을 생성하는 가장 기본적인 방법은 리스트나 딕셔너리와 같은 자료형을 사용하여 만드는 것입니다.import pandas as pd# 딕셔너리를 사용하여 DataFrame 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)print(df)# 출력 Name..

Python에서 JSON(JSON(JavaScript Object Notation))은 데이터를 구조적으로 표현하기 위한 포맷으로, 웹 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. Python에서 JSON을 처리하는 방법은 json 모듈을 사용하여 쉽게 다룰 수 있습니다. 이 모듈을 통해 JSON 데이터를 파싱하거나 직렬화(serialize)할 수 있습니다. 다음은 Python을 활용한 JSON 처리 방법 3가지와 예시입니다:1. JSON 문자열을 Python 객체로 변환 (JSON 파싱)json.loads() 함수를 사용하여 JSON 형식의 문자열을 Python 객체로 변환할 수 있습니다. 이 함수는 JSON 문자열을 파싱하여 Python의 데이터 타입(딕셔너리, 리스트 등)으로 변환합니다.import json#..

파이썬에서 예외 처리(Exception Handling)는 프로그램 실행 중 발생할 수 있는 오류를 처리하기 위한 기법입니다. 예외 처리 덕분에 오류가 발생해도 프로그램이 비정상적으로 종료되지 않고, 지정된 대체 작업을 수행하거나 오류 메시지를 사용자에게 적절히 제공할 수 있습니다.기본적인 예외 처리 구문파이썬에서 예외 처리는 try, except, else, finally 구문을 사용합니다.try: 예외가 발생할 수 있는 코드를 작성합니다.except: 예외가 발생했을 때 처리할 코드를 작성합니다.else: 예외가 발생하지 않았을 때 실행할 코드를 작성합니다.finally: 예외 발생 여부와 상관없이 항상 실행되는 코드를 작성합니다. 기본 구조 try: # 예외가 발생할 수 있는 코드except ..

map() 함수는 주어진 함수를 iterable의 각 항목에 적용하여 새로운 iterable을 반환하는 함수입니다. 특히 반복문을 사용할 때 보다 간결한 코드로 변환할 수 있어 유용합니다. map() 함수map() 함수는 다음과 같은 구문을 가집니다:map(function, iterable)  function: 각 항목에 적용할 함수.iterable: 반복 가능한 객체(리스트, 튜플 등).map() 함수는 function을 iterable의 모든 요소에 적용하고, 그 결과를 새로운 iterable로 반환합니다. 결과는 map 객체로 반환되므로, 이를 리스트나 다른 자료형으로 변환해야 사용할 수 있습니다.   예시 1: 리스트의 모든 값을 제곱하기map() 함수와 lambda 함수를 사용하여 리스트의 모든..

파이썬에서 자주 사용하는 기능 중 하나는 리스트 컴프리헨션(List Comprehension) 입니다. 이 기능은 기존의 리스트를 기반으로 새로운 리스트를 간결하고 효율적으로 생성할 수 있게 해줍니다.# 1부터 10까지의 숫자 중 짝수만 추출하여 새로운 리스트 생성numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]even_numbers = [x for x in numbers if x % 2 == 0]print(even_numbers) # 출력: [2, 4, 6, 8, 10] 이 코드에서는 x for x in numbers if x % 2 == 0를 사용하여 리스트의 각 요소를 순회하면서 짝수인 값만 필터링하여 새로운 리스트를 만듭니다. 리스트 컴프리헨션을 사용하면 for문을 이용..

Ⅰ. 머신러닝 모델 개발 자동화, AutoML의 개요가. AutoML 개념- 머신러닝 모델을 학습하고 배포하는 과정을 자동화하여 필요한 인력, 비용, 시간을 줄이고 최적의 성능을 찾아내는 프로세스 나. AutoML 등장배경1. 머신러닝 생선성 강화 필요: AI 플랫폼 기반 머신러닝 파이프라인 서비스 생산성 강화2. 도메인 전문가 부족: 알고리즘 개선에 필요한 도메인 전문가 부족3. 전이학습 기반 한계: 학습 모델 재사용에 따른 오류 방지 Ⅱ. AutoML 구성 및 구성요소가. AutoML 구성도- 데이터 특징 추출, 하이퍼파라미터 최적화, 신경망 아키텍처 탐색 프로세스 자동화 나. AutoML 구성요소별 주요기법구성요소주요 기법설명하이퍼파라미터최적화- 그리드 탐색- 랜덤 탐색- 베이지안 탐색- 학습률, ..

Ⅰ. 지식 이전을 통한 학습, 전이학습의 개념- 기존의 학습된 모델과 비슷한 유형의 다른 모델로 학습된 결과를 옮겨서 부족한 데이터나 학습 시간을 보완하는 머신러닝 기법 Ⅱ. 전이학습의 유형구분유형설명적용 범위과업 전이- 영상인식에서 음성인식으로 Task 변경- Feature extraction:  기존 학습모델의 일부 계층 재사용- Fine Tuning: 기존 학습모델 전체 또는 일부 재학습도메인 전이- 영불번역기를 영한번역기로 전이하는 것 처럼 데이터 확률분포가 다른 경우데이터셋 레이블 여부귀납- Multi-task: 하나의 학습데이터로 여러가지 분류 문제 처리- Self-taught: 원본 데이터 Labeled 변환변형- source data의 label 이용하여 target data에 맞도록 학습..

Ⅰ. 설명 가능한 인공지능, XAI의 개요가. XAI의 개념- 인공지능 모델의 최종 결과물에 대해서 추론 과정과 원인에 대한 설명이 가능하도록 하여 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 하는 인공지능 기술 나. XAI의 등장 배경인공지능 영향력 확산- 국가의 경제성장 기여- 금융, 교통, 교육 등 전 분야 의사결정 지원인공지능 역기능 사례 증가- 블랙박스 모델에 의한 결과 해석 불가XAI로 문제 해결- 의사결정 투명성 확보- 공정성, 신뢰성 보장 Ⅱ. XAI 구현 기술구분세부 기술설명기존 학습모델변경 기술역 합성곱 신경망- 기존 학습 모델에 역산 과정 추가 및 수정추론 및 시각화- 합성곱 신경망의 학습 과정 역산으로 결과 영향 요소 추론 및 시각화새로운 학습모델기술확률적 AND-OR 그래프- 원인, 결과 도출..

Ⅰ. 기존에 없던 답도 추론하는 초거대 AI의 개념- 사람의 뇌 구조를 모방해 방대한 자료를 스스로 학습하고 문제에 대한 답을 추론하는 수천억개 이상의 매개변수를 학습시킨 AI 모델  Ⅱ. 초거대 AI의 주요 구성요소구분구성 요소설명기술 측면알고리즘- 문제 해결을 위한 추론과 학습 능력컴퓨팅 파워- 방대한 양의 데이터 연산을 위한 컴퓨팅 파워데이터- 성능 향상을 위한 다양한 형태의 대규모 학습 데이터활용 측명보편적 지능- 인간 수준의 인지, 사고 능력 학습안정성- 사람이 제어할 수 있는 환경에서 신뢰성 있는 답 도출윤리기준- 인간 사회 가치, 윤리와의 부합성 등 Ⅲ. 주요 초거대 AI 기술기업모델설명OpenAIGPT - 3.5- 약 1750억개 파라미터- 텍스트 입력에 추론 언어 모델GPT - 4- 텍스..

Ⅰ. Hallucination 통제, RAG의 정의- 대큐모 언어 모델의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전 외부 지식 베이스를 참조하여 LLM 모델의 정확성과 신뢰성 향상시키는 프로세스 Ⅱ. RAG의 개념도 및 절차가. RAG의 개념도 나. RAG의 절차구분절차설명검색 단계질문 임베딩- 사용자 입력 값 벡터 임베딩- 데이터 검색을 위해 자연어를 벡터로 표현유사성 검색- 지식 베이스에서 유사한 데이터 검색- 유사성이 높은 문서 목록 생성관련도 순위 결정- 가장 관련 높은 문서 순위 조정- 메타데이터 필터링으로 관련 없는 정보 제외생성 단계추론- 검색된 내용과 사용자 질문 바탕으로 프롬프트 구성프롬프트엔지니어링- 언어 모델이 검색된 정보 기반으로 질문에 답변할 수 있게 함응답 생성- 생성된 텍스트 문법 ..