딥러닝 로그 (Deep Learning Log)

들어가며요즘 AI 기술이 빠르게 발전하면서 창작의 영역도 점점 확장되고 있다. 특히, 동화책 제작은 AI와 창작자의 협업이 빛을 발할 수 있는 분야 중 하나인데, 그림을 그릴 줄 몰라도, 글을 멋지게 쓰지 못해도 AI를 활용하면 누구나 동화책 작가가 될 수 있다. 오늘은 AI를 활용해 동화책을 만드는 과정과 그 가능성에 대해 이야기해보려고 한다. 1. Chat gpt에 들어간다. Chat gpt 버전은 따로 신경 안 써도 된다.   Chat gpt 바로가기  2. Chat gpt에게 의견을 구한다.    3. 주제를 제공해 주면 그 주제 중에서 내가 작성하고 싶은 이야기를 고른다. 나는 교훈이 담긴 이야기 중에 용기와 도전에 대한 책을 만들어보도록 하겠다.   위와 같이 내용이 작성되었는데, 밑에 내용에..

우리는 AI가 금융 시장에서도 중요한 역할을 하는 시대에 살고 있다. 과거에는 투자 전략을 세우고 실행하는 것이 전문가들의 영역이었지만, 최근 몇 년 사이 머신러닝과 인공지능 기술의 발전으로 개인 투자자들도 강력한 자동화 도구를 활용할 수 있게 되었다. 이번 프로젝트에서는 AI 기반 자동 투자 봇을 직접 만들어보며, 이를 통해 금융 데이터를 분석하고 최적의 매매 전략을 수립하는 과정을 탐구해보려고 한다. 단순히 백테스트를 돌리는 수준이 아니라, 실시간으로 데이터를 받아들이고 학습하며, 스스로 판단하여 매매 결정을 내릴 수 있는 시스템을 구축하는 것이 목표이다. 이 주제로 꽤 오랜 기간 글을 작성하며, 어떤 원리로 AI 투자 봇이 작동하는지, 필요한 기술 스택, 구현 과정, 그리고 기대할 수 있는 결과까지..

1. 들어가며강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI) 분야에서 자율적으로 학습하는 시스템을 구축하는 핵심 기술 중 하나이다. 이는 에이전트(agent)가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 조정하는 방식으로 학습이 진행된다. 이러한 학습 방식은 게임 AI, 로봇 제어, 금융 거래 최적화 등 다양한 산업에서 활용되며, 최근에는 딥러닝과 결합하여 더욱 강력한 성능을 발휘하고 있다. 본 글에서는 강화 학습의 원리와 주요 알고리즘을 설명하고, 실제 적용 사례를 살펴본다. 2. 강화 학습의 원리강화 학습은 에이전트(Agent), 환경(Environment), 행동(Action), 보상(Reward), 그리고 정책(Policy) 등의 요소로 구성된다. 주요 원..

1. 들어가며생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 혁신적인 기술 중 하나로 꼽힌다. GAN은 서로 경쟁하는 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)를 통해 현실적인 데이터를 생성하는 모델이다. 2014년 Ian Goodfellow가 처음 제안한 이 기술은 현재 이미지 생성, 의료, 게임, 자연어 처리, 보안 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 본 가이드에서는 GAN의 원리를 설명하고, 최신 응용 사례를 자세히 살펴본다. 2. GAN의 기본 원리GAN은 생성자와 판별자가 서로 대립하며 학습하는 구조를 가진다. 이 과정에서 생성자는 점점 더 정교한 데이터를 만들고, 판별자는 이를 감별하..

들어가며 AI 모델의 성능 평가는 모델 개발 및 개선 과정에서 필수적이다. 특히 자연어 처리(NLP) 모델에서는 생성된 텍스트의 품질을 객관적으로 측정하기 위해 BLEU, ROUGE, F1-score 등의 평가 지표가 사용된다. 본 가이드에서는 이들 지표의 개념과 활용 방법을 설명하고, 각각의 한계와 개선 방안을 논의한다. 1. AI 모델 성능 평가의 중요성 AI 모델 개발 시 중요한 목표는 단순한 성능 향상이 아니라, 실제 응용 환경에서 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 것이다. NLP 모델에서는 사람이 작성한 문장과의 유사성을 평가하는 것이 필수적이며, BLEU, ROUGE, F1-score는 이를 정량적으로 분석하는 데 활용된다. 2. 주요 성능 평가 지표 2.1 BLEU (Bilingual..

들어가며ChatGPT API는 자연어 처리 기반의 인공지능 모델을 활용하여 챗봇과 자동화 시스템을 개발할 수 있는 강력한 도구이다. 이를 활용하면 고객 응대, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 효율성을 극대화할 수 있다. AI 기술의 발전과 함께 기업과 개발자는 ChatGPT API를 활용하여 비즈니스 및 개발 프로세스를 자동화하고, 사용자 경험을 향상하는 다양한 해결책을 구현할 수 있다. 본 가이드에서는 ChatGPT API의 주요 기능과 활용 사례를 살펴보고, 효과적인 챗봇 및 자동화 시스템을 개발하는 방법을 소개한다. ChatGPT API 개요 1. ChatGPT API란? ChatGPT API는 OpenAI에서 제공하는 자연어 처리(NLP) 모델로, 사용자가 입력한 텍스트에 대해 문맥..