전체 글 (310) 썸네일형 리스트형 머신러닝에서 실제 데이터에서 성능이 안좋다면? - 면접질문 머신러닝 모델을 학습시켰을 때, 학습 데이터에서는 성능이 매우 좋은데 실제 데이터에서는 성능이 안좋습니다. 이때 어떻게 해야 합니까? 심플대답 학습 데이터 성능은 좋은데 실제 데이터에서는 성능이 떨어지는 경우, 보통 오버피팅을 의심합니다.저는 에포크 수가 너무 많으면 과적합될 수 있으므로, 검증 데이터의 성능을 기준으로 Early Stopping을 적용해 에포크 수를 조절합니다.그리고 정규화나 모델 단순화 같은 기법도 함께 고려합니다조금 자세히 이런 경우는 모델이 학습 데이터에는 과도하게 잘 맞지만, 실제 데이터에서는 일반화가 안 되는 오버피팅 상황이라고 판단합니다.저는 먼저 검증 데이터(validation set)에서의 성능 변화를 관찰하면서 학습 과정을 모니터링합니다.특히, 에포크(epoch) 수가.. 머신러닝의 성능평가는 어떻게 했나요? - 면접질문 "머신러닝 모델 학습 후 성능 평가를 어떻게 하셨나요??"1. 분류 문제(Classification)의 경우에는 정확도(Accuracy) 외에도 데이터의 특성에 따라 다양한 지표를 사용했습니다.예를 들어, 클래스 불균형 문제가 있을 때는 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1-score, ROC-AUC 같은 지표를 확인했습니다.이전 프로젝트에서 스팸 메일 분류 모델을 만들었을 때, 단순 정확도가 높지만 재현율이 낮아서 실제로는 스팸을 잘 잡지 못하는 이슈가 있었어요. 그래서 재현율 중심으로 모델을 튜닝하거나 Threshold를 조정하는 등의 작업을 했습니다. 2. 회귀 문제(Regression)에서는 주로 MSE(Mean Squared Error), RMSE, MAE(Mean Abso.. 2025 미래직업보고서 - 지금 갈아타야 할 때입니다! 서두르세요 2025 미래직업보고서 PDF 파일 다운로드 : https://reliable-global.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf 설명 동영상 링크 : https://youtu.be/zD7YBpzXTww 미래의 일자리, 빅데이터와 AI 관점에서 읽는 WEF '2025 미래 일자리 보고서'세계경제포럼(WEF)이 발간한 '2025 미래 일자리 보고서'는 글로벌 노동시장의 변화를 예측하는 데 중요한 지침서입니다. 특히 AI 개발자와 빅데이터 분석가의 입장에서 보면, 이 보고서는 단순한 전망을 넘어 미래 기술 인재의 역할과 준비 방향을 명확히 제시합니다.1. AI와 빅데이터는 '게임 체인저'보고서에 따르면 AI와 정보처리 기술은 .. 쿠폰은 아무나 막 주는게 아니다 : K-Means 클러스터링 이란? CRM 고객분석 / 타겟 마케팅 머신러닝 기반 CRM 타겟 마케팅 대시보드Why?? - CRM 안하는 회사는 망하니깐!!오늘날 기업들은 수많은 고객 데이터를 보유하고 있지만, 이를 효과적으로 활용하는 것은 여전히 큰 도전과제입니다. 특히 고객의 구매 패턴과 행동 양식을 이해하고 이에 맞춘 타겟 마케팅을 진행하는 것은 마케팅 효율성과 고객 경험 향상에 필수적입니다. 이번 블로그에서는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류인 클러스터링 기법을 활용한 CRM 타겟 마케팅 대시보드를 소개합니다.비지도 학습(Unsupervised Learning)과 고객 세그먼테이션왜 비지도 학습인가?마케팅에서 고객을 분류할 때, 우리는 데이터 자체에서 패턴을 발견해야 합니다. 바로 이 지점에서 비지도 학습의 강점이 드러납니다. 레이블.. 프롬프트 한줄로 30분짜리 영화만들기! 단 하나의 프롬프트로 30분짜리 영상을? 최고의 AI 비디오 생성기 ‘Magic Light AI’ 리뷰최근 AI 영상 생성기들이 쏟아지고 있지만, 대부분 짧은 클립이나 1분 이내의 영상을 만드는 데 그치는 경우가 많습니다. 그런데 단 하나의 프롬프트로 최대 30분짜리 영상을 자동으로 제작할 수 있는 AI 도구가 등장했습니다. 오늘은 유튜브에서 화제가 된 ‘Magic Light AI’ 라는 툴을 소개해 드릴게요.✨ Magic Light AI가 특별한 이유Magic Light AI는 단순한 텍스트 프롬프트 하나만 입력하면 최대 30분 분량의 긴 영상을 자동으로 생성하는 도구입니다.대부분의 AI 영상 생성기가 5초에서 1분 내외의 짧은 영상을 만들 수 있는 것에 비해, Magic Light AI는 긴 형식의 .. 이 세가지를 모르면, 어디가서 RAG 해봤다고 하지 마세요! RAG 시스템 최적화: 성능을 결정짓는 핵심 요소 완벽 가이드📌 들어가며안녕하세요, AI 개발자 여러분! 오늘은 취업 포트폴리오에 강력한 임팩트를 줄 수 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구현의 핵심 요소들을 깊이 있게 살펴보려 합니다. 단순히 LLM API를 호출하는 것보다 한 단계 더 나아가, 여러분만의 데이터로 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 공유합니다.이 글은 특히:취업을 준비 중인 개발자RAG 기반 프로젝트를 시작하려는 분들차별화된 사이드 프로젝트를 찾고 있는 개발자분들에게 실질적인 도움이 될 것입니다. 영상 링크 : https://youtu.be/j6i94AC6Prs 🔍 RAG란 무엇이며 왜 중요한가?RAG는 Larg.. Restful API 에 대해서 설명하세요 - 면접질문 취준생 대상 면접질문에 대한, 저같은 팀장 입장에서 어떤 대답을 원하는지 알려드립니다. RESTful의 정의 설명→ "자원 + HTTP 메소드 + 데이터형식"이라는 핵심을 정확히 설명실제 예시를 설명함→ URL + HTTP 메소드 조합을 구체적으로 보여줌자신의 경험 언급→ "프로젝트에서 실제 사용해 봤다"는 실제 사례로 신뢰도 UP 저는 다음처럼 대답하는 지원자라면 뽑습니다. "RESTful API는 HTTP 프로토콜을 기반으로 Resource, HTTP 메소드, JSON과 같은 데이터형식을 정해서, 네트워크를 통해 데이터를 주고 받을 수 있는 API 설계 방식입니다. 자세히 설명하자면,예를 들어, /users라는 URL이 있다면, 이건 '사용자(User)'라는 자원을 의미하고 여기에 GET, POS.. API를 만들 때 보안은 어떻게 처리하나요? - 면접질문 취준생 대상 면접질문에 대한, 저같은 팀장 입장에서 어떤 대답을 원하는지 알려드립니다. JWT 구조를 이해하고 있음: "로그인 → 토큰 발급 → 헤더에 포함 → 서버에서 검증" 흐름이 명확JWT의 장점 설명 실제 사용 경험 : "토큰 만료, 재발급", "민감정보 안 담기", "Refresh Token 전략" 등 현실적인 고민이 느껴짐보안 기본도 챙김 : HTTPS 사용, 토큰 수명 관리 저는 다음처럼 대답하는 지원자라면, 뽑습니다."API를 만들 때 보안을 위해 저는 주로 JWT(Json Web Token)를 사용해서 인증 처리했습니다.사용자가 로그인하면 서버에서 사용자의 정보와 권한을 포함한 JWT를 생성해서 클라이언트에 전달하고, 이후 API 요청 시 이 토큰을 HTTP Header의 Autho.. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 39 다음
