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📌 JAX로 Transformer 모델 구현 - 자연어 처리(NLP) 문제 해결🚀 Transformer 모델이란?Transformer 모델은 **자연어 처리(NLP)**와 시계열 데이터 처리에 뛰어난 성능을 보이는 모델입니다.특히 Self-Attention 메커니즘을 통해 입력 시퀀스의 관계를 효율적으로 학습할 수 있습니다.이번 글에서는 JAX를 사용하여 Transformer를 구현하고,문장 분류 문제를 통해 성능을 평가해보겠습니다.💡 1. Transformer의 핵심 개념📐 Transformer 구조Encoder-Decoder 아키텍처: 인코더와 디코더 블록으로 구성Self-Attention 메커니즘: 입력 간의 상호 관계를 계산Multi-Head Attention: 여러 개의 어텐션을 병렬로 ..

🎙️ AI 기반 감정 인식: 음성에서 감정을 읽는 기술AI 기술의 발전으로 음성 데이터를 통해 감정을 인식하는 기술이 주목받고 있습니다.이러한 기술은 고객 서비스, 헬스케어, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.🧠 감정 인식을 위한 주요 도구 및 프레임워크1. 사전 학습된 모델 및 APIOpenAI Whisper:다양한 언어의 음성 인식이 가능하며, 감정 분석 모델과 결합하여 활용할 수 있습니다.Hume AI:음성, 텍스트, 비디오에서 감정 및 사회적 신호를 분석하는 API를 제공합니다.Microsoft Azure Cognitive Services:음성에서 감정을 감지하는 기능을 제공합니다.Google Cloud Speech-to-Text:음성을 텍스트로 변환한 후, 감정 분석에 활용할 수 있..

📌 JAX로 강화 학습 모델 구축 - Q-learning을 이용한 CartPole 문제 해결🚀 강화 학습이란?강화 학습(RL)은 **에이전트(Agent)**가 환경(Environment)과 상호작용하며, 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 기법입니다.이번 글에서는 JAX를 활용하여 Q-learning 기반의 강화 학습 모델을 구축하여 CartPole 문제를 해결해보겠습니다.💡 1. Q-learning의 핵심 개념📐 Q-learning 알고리즘 구조Q 함수: 상태-행동 쌍 (s, a)의 가치를 추정하는 함수목표: Q값을 업데이트하여 최적 정책을 학습Bellman Equation:Q(s,a)=Q(s,a)+α×[r+γ×max⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s, a) = ..

📌 JAX로 CNN(합성곱 신경망) 구현 - 손글씨 이미지 분류 (MNIST)🚀 JAX를 활용한 CNN 모델 만들기이전 글에서는 JAX를 사용하여 MLP를 구현하여 MNIST 손글씨 데이터를 분류했습니다.이번 글에서는 **합성곱 신경망(CNN)**을 사용하여 성능을 더욱 향상시키겠습니다.💡 1. CNN의 핵심 개념CNN은 이미지 데이터를 처리하기 위해 개발된 신경망 구조로, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:합성곱 층 (Convolutional Layer): 필터를 사용하여 이미지 특징을 추출풀링 층 (Pooling Layer): 특성 맵의 크기를 줄여 계산량 감소완전 연결 층 (Fully Connected Layer): 분류를 위한 최종 계층📝 2. 데이터셋 준비이전과 동일하게 tensorflo..

📌 JAX를 활용한 신경망 모델 구축 - MLP를 이용한 손글씨 인식 (MNIST)🚀 JAX로 신경망 모델 만들기이전 글에서는 JAX의 자동 미분과 JIT 컴파일의 기본 사용법을 배웠습니다.이번에는 이를 활용하여 간단한 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 구축하여 손글씨 데이터(MNIST)를 분류해보겠습니다.📝 1. 데이터셋 준비💾 MNIST 데이터 불러오기JAX에서는 직접 데이터를 불러와야 하므로 tensorflow_datasets를 사용하여 데이터를 로드합니다.pip install tensorflow-datasetsimport tensorflow_datasets as tfdsimport jax.numpy as jnp# MNIST 데이터 불러오기ds = tfds.load('mnist', split='..

📌 JAX의 핵심 기능 - 자동 미분과 JIT 컴파일로 성능 극대화🚀 JAX의 핵심 기능 둘러보기JAX는 다양한 기능을 제공하지만, 특히 **자동 미분(Automatic Differentiation)**과 **JIT 컴파일(Just-In-Time Compilation)**이 가장 중요한 요소입니다.이 두 가지 기능을 깊이 이해하면 JAX를 활용하여 고성능 모델을 구축할 수 있습니다.💡 1. 자동 미분 (Automatic Differentiation)자동 미분은 수학 함수의 미분을 기계적으로 계산하는 기법으로,기계 학습 모델의 학습 단계에서 필수적인 **기울기 계산(Gradient Calculation)**에 사용됩니다.✅ 자동 미분의 장점수학적 유도 불필요: 복잡한 미분 공식을 직접 계산할 필요가 ..

🌱 현대 인공지능 학습 1단계: 기초 프로그래밍 (Python)📅 학습 기간: 1~3개월🎯 학습 목표: Python 기본 문법과 자료 구조 이해📝 1. Python 기본 개념 정리인공지능(AI)을 공부하기 위해 가장 먼저 익혀야 할 언어는 Python입니다.Python은 간결한 문법과 강력한 라이브러리 생태계로 인해 AI와 데이터 분석 분야에서 널리 사용됩니다.📌 1-1. Python 기본 문법🔑 1) 변수와 데이터 타입변수는 데이터를 저장하는 공간입니다. Python에서는 변수 타입을 명시하지 않고도 자유롭게 사용할 수 있습니다.예시 코드:# 변수 선언과 데이터 타입name = "Alice" # 문자열age = 25 # 정수height = 1.68 ..

📌 JAX 기초 - 왜 JAX를 배워야 할까?🚀 JAX란 무엇인가?JAX는 Google에서 개발한 고성능 수치 계산 라이브러리로, GPU와 TPU를 활용하여 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 특징을 가지고 있습니다.Python의 Numpy와 유사한 문법을 가지고 있어 직관적이면서도 강력한 성능을 제공합니다.💡 JAX의 주요 특징자동 미분 (Automatic Differentiation)JAX는 grad() 함수를 통해 매우 간단하게 미분을 수행할 수 있습니다.딥러닝 모델 학습 시 필수적인 기울기 계산이 간편합니다.JIT 컴파일 (Just-In-Time Compilation)JIT을 사용하여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.반복되는 연산을 GPU 또는 TPU에서 빠르게 처리할 수 있습니다.함수..

AI 기술의 발전으로 가상 인플루언서가 현실화되었으며, 이는 새로운 수익 창출 기회를 제공합니다. Anil Chandra Naidu Matcha의 Medium 글에서는 Python을 활용하여 AI 인플루언서를 자동화하고 월 $10,000의 수익을 올리는 방법을 소개하고 있습니다. AI 인플루언서 자동화의 이점:24/7 콘텐츠 생성: AI 인플루언서는 지치지 않고 연중무휴로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.무한한 가능성: AI를 통해 다양한 장소와 상황에서 콘텐츠를 제작할 수 있어 창의적인 표현이 가능합니다.비용 효율성: 실제 모델을 고용하지 않고도 광고 캠페인을 확장할 수 있습니다.맞춤화: 다양한 인종, 연령, 성별, 스타일의 AI 모델을 생성하여 브랜드의 요구에 맞출 수 있습니다.일관성: AI 인플루언서는..

🚀 FastAPI 기반 로컬 LLM + RAG 챗봇 만들기 – FastAPI 프로젝트 구조 및 설정이 글에서는 FastAPI 프로젝트 구조를 설계하고, 환경 변수 설정과 PostgreSQL 연결을 설정하는 과정을 다룹니다.✅ 프로젝트 폴더 구조 → .env 설정 → PostgreSQL 연결 → FastAPI의 Dependency Injection 활용 순서로 진행됩니다.📌 1. FastAPI 프로젝트 폴더 구조 구성FastAPI 프로젝트의 구조를 체계적으로 구성하면 유지보수와 확장성이 쉬워집니다.다음과 같은 폴더 구조를 사용합니다.fastapi-llm-chatbot/│── app/│ ├── api/ # API 라우터 관리│ │ ├── v1/│ │ │ ├..