💡 IntroLLM : NLP 분야에서 가장 주목받고 있으며, 트랜스포머 기반(Decoder Only) 모델이 대세Fine Tuning : Pre Trained Model을 용도에 맞게 튜닝하는 것In Context Learning : 별도의 모델 가중치 업데이트를 시키지 않고 명령 프롬프트 내에서 원하는 대답을 얻게 하는 것X-Shot Learning, Chain of Thought, Self-Consistency 💡 LLM Application비결정성이 포함된 LLM의 추론 결과를 바탕으로 동작하며, 질문에 필요한 데이터를 최대한 잘 뽑아서 LLM이 잘 대답할 수 있도록 하는 것이 중요함외부 API 활용(Search API, Web Scraper, Document loading) : Langch..

💡비즈니스 인텔리전스(BI, Business Intelligence)기업이 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 활용, 분석 및 개발하여 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 일련의 소프트웨어일반적으로 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위해 주요 지표를 그래프 및 차트로 표시발생한 상황을 분석하는 설명/분석 진단의 일종로 사용자 친화적인 대시보드 및 시각화를 통해 정보 제공 💡BI 활용ROI: BI에서 도출된 지능적인 비즈니스 이해는 조직이 비즈니스 분석을 통해 성과와 투자 수익을 최적화하는 데 도움고객 경험: 고객 선호도, 구매 추세 및 행동을 더 잘 이해하여 고객 서비스를 개선하고 타겟 마케팅을 촉진비즈니스 성과 모니터링: 데이터 분석을 통해 회사 성과에 대한 인사이트를 개발하여 운영을 지속적으..

💡회사에 필요한 데이터 사이언티스트비즈니스 사업부서의 데이터 요청을 단순히 수행하는 것이 아닌,자신의 에고가 명확하고 자신의 분석을 바탕으로 길을 제시하는 사람데이터 기반의 비즈니스 제안을 강하게 할 사람수식의 Goal과 비즈니스의 Goal 사이의 미묘한 차이를 이해하고 해석하는 사람 💡Full stack data expert클라우드에 익숙해 데이터를 원천 발생 지점까지 접근할 수 있으며이를 제품화된 data lake를 사용해 적재할 수 있고업무 전반에서 LLM을 극도로 레버리지하며, Agent를 생성하며많은 SQL추출 요청은 자동화, 사람들에게 self-service화 하고다른 사람들의 분석이 틀리지 않는지 가이드할 수 있으며자신의 심도 있는 비즈니스 분석은 ML 등을 이용하며만든 모델을 직접 AP..

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💡비개발자가 인공지능 관련 업무 효율화를 목적으로 한다면, 어느 수준까지 LLM을 학습해야 할까?학습 목적이 중요하기 때문에 업무 효율화가 목적이라면, 어떤 것을 효율적으로 개선할 것인지 파악 필요엑셀을 통해 데이터 분석을 쉽게 하고 싶은 것인지 등 주제를 먼저 정해야 함이후 ChatGPT를 활용해서 노코드 기술 등으로 접근한 후 파이썬을 배워 직접 개발하는 것이 좋음 💡하드웨어 사양이 부족해 로컬에서 LLM 구동 및 공부가 힘들 때 어떻게 해야 할까?올라마(Ollama)를 사용하는 것을 추천구글 코랩(Colab) pro 구독 시 운 좋으면 A100 사용 가능 💡PDF에서 표를 효과적으로 추출하는 방법?OCR 사용업스테이지 API 추천OpenCV 또는 Cascade Tabnet 추천 💡RAG 개발..

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