📘 주제 1. 데이터 전처리 (Data Preprocessing)1. 데이터 품질 관리 (Data Quality Management)핵심 개념: 수집한 원천 데이터에는 결측치(Missing Value), 이상치(Outlier), 중복(Duplicate) 같은 문제가 흔히 발생한다.문제점: 결측치는 통계 추정 왜곡, 이상치는 모델 파라미터 왜곡, 중복은 과적합을 유발한다.대표적 해결방안:결측치 → 평균·중앙값 대치, KNN Imputation, 다중 대치(Multiple Imputation).이상치 → Z-score/IQR 기반 탐지, Isolation Forest, 필요 시 Winsorizing.중복 → 고유 키/해시 기반 중복 제거.시험 포인트: "데이터 결측치가 많을 때 가장 적절한 처리 방법은?"..

1. Multi-Modal AI의 혁신2024년 Multi-Modal AI의 주요 발전GPT-4V (GPT-4 Vision): 텍스트와 이미지를 통합적으로 이해하는 혁신적 모델Claude 3.5 Sonnet: 멀티모달 대화 능력의 새로운 기준 제시Gemini 1.5 Pro: 100만 토큰 컨텍스트 윈도우로 긴 비디오 이해 가능LLaVA-NeXT: 오픈소스 멀티모달 AI의 성능 향상1.1 인간 인지의 멀티모달 특성멀티모달 AI의 혁신적 가치상호 보완 및 모호성 해결: 한 모달리티의 부족한 정보를 다른 모달리티가 보완하여 명확한 컨텍스트를 파악합니다. (e.g., 이미지의 "박쥐"가 동물인지 야구 배트인지 텍스트로 구분)더 풍부한 이해와 추론: 여러 모달리티를 통합하여 인간과 유사한 수준의 종합적 추론 능력..

ML/AI Pipeline 설계 및 배포1.1 전통적 소프트웨어 개발 vs ML 시스템 개발근본적 차이점의 이해결정론적 vs 확률적: 전통적 SW는 결정론적 로직, ML 시스템은 확률적 추론에 기반.코드 vs 데이터 중심성: 전통적 SW는 코드가 핵심, ML 시스템은 데이터가 핵심.품질 보증의 복잡성: ML 시스템은 데이터 품질, 모델 성능, 분포 변화 등 다차원 검증 필요.배포 후 동작의 예측성: ML 시스템은 데이터 분포 변화에 따른 성능 변동 가능.1.2 MLOps 성숙도 모델Level 0 (Manual): 모든 프로세스가 수동. 데이터 과학자가 실험, 훈련, 배포를 모두 직접 처리. 재현성이 없고 비효율적이며, 모델과 코드가 분리되어 관리가 어렵습니다.Level 1 (ML Pipeline Auto..

AI 모델 개발 Part 11. AI 모델 아키텍처 설계1.1 CNN의 생물학적 영감CNN(Convolutional Neural Networks)의 설계는 1960년대 Hubel과 Wiesel의 고양이 시각 피질 연구에서 영감을 받았습니다. 이들은 시각 피질의 뉴런들이 계층적으로 조직되어 있으며, 각 층이 점진적으로 복잡한 시각적 특징을 인식한다는 것을 발견했습니다. CNN은 이러한 생물학적 원리를 컴퓨터 과학적으로 구현한 것임1.2 컨볼루션 연산의 수학적 원리컨볼루션은 신호 처리에서 두 함수의 관계를 나타내는 연산으로, CNN에서는 이산 컨볼루션을 사용입력 이미지와 필터(커널)의 연산을 통해 특징 맵(Feature Map)을 생성필터(커널): 학습 가능한 가중치 행렬로, 이미지에서 특정 패턴(엣지, 질..

1. AI 학습용 데이터 수집1.1. 데이터 중심 AI 패러다임 전환모델 중심 접근법에서 데이터 중심 접근법으로의 전환기존에는 더 정교한 모델 아키텍처를 설계하는 것이 성능 향상의 핵심이었다면, 현재는 고품질 데이터 확보와 체계적인 관리가 더욱 중요해짐데이터 중심 AI의 핵심 원칙일관성 (Consistency): 같은 입력에 대해 항상 같은 라벨이 부여되어야 합니다. (e.g., 동일한 이미지에 대해 항상 동일한 객체 라벨)정확성 (Accuracy): 라벨이 실제 정답(Ground Truth)과 일치해야 합니다. (e.g., 고양이 이미지에 '고양이' 라벨)대표성 (Representativeness): 데이터가 실제 운영 환경의 다양성과 분포를 충실히 반영해야 합니다. (e.g., 다양한 조명, 각도, ..

Mac 기준 opt + cmd + L : 라인 정리 (코드를 자동으로 정리해준다) ctrl + opt + O : 사용하지 않는 Import 정리 ctrl + G : 같은 문장 선택 shift + ctrl + G : 방금 선택한 문장 취소 cmd + B : 지정된 함수 사용한 곳 혹은 선언된 곳으로 이동 cmd + L : line 이동 검색 cmd + O : Class 검색 shift + cmd + O : File 검색 shift + shift : 전체 검색