LangChain 관련 프레임워크를 공부하다 보면 각종 API key들을 호출하고 관리해야 할 필요가 있습니다.특히 OpenAI API key 처럼 토큰마다 유료 결제를 해 사용해야 하는 항목들의 경우 더 예민하게 관리해야겠죠😔 예를 들어 코드를 수정하다가 Github 과 같은 오픈 레지스토리에 내 API key를 실수로 올리게 된다면... 과금 대참사가 일어날지도 모릅니다..! 또 OpenAI 관련 Cookbook 들을 실습하다 보면 종종 OpenAI API key 가 환경변수로부터 호출되도록 코드가 짜여 있는 것 처럼API, Github Token 등등... 관리는 매우 중요합니다! 그래서 오늘은 OpenAI API key를 Python-dotenv 를 이용하여 환경변수에 관리하는 방법에 대해 알아..
본 게시물은 LGaimers 4기 Module 6의 주재걸 교수님의 딥러닝 강의를 수강 후 요약하였으며, 추가적인 자료는 Google, Arxiv 등에서 검색하였습니다.아 주재걸 교수님 CNN 강의듣고 드디어 묵은 체증이 싹 가신 느낌인턴하면서 CV 프로젝트들을 위주로 많이 진행하고 또 겪어왔지만, 솔직히 옆에서 무슨 말들을 하는지 감으로만 알아들었지 정확히 알아듣진 못했는데(...) (감으로만 이해하고 있었다는 뜻... 아무래도 CV 를 3일만에 배웠으니까....)Aimers강의를 들어가면서 머신러닝 딥러닝 개념부터 시작해서 다시 기초를 쌓으니 뭔가 좀 이해가 가는 생각에 너무 기뻐서 CNN 개념을 함께 정의... 공부해보고자 들고왔습니다 ^__^ vVㅎㅎ (이제 드디어 논문을 이해해가며 읽..
본 게시물은 네이버 부스트코스 주재걸 교수님의 '인공지능을 위한 선형대수' 강의를 듣고 요약하였습니다. Linear Transformation : Transformation, Mapping, Function ... 등으로 표현할 수 있음.Domain (정의역) : x의 모든 값Co-domain (공역) : y의 모든 값 (output의 집합)Range (치역) : 정의역에 대응하는 함수 값Image (함수의 상) : output 정의 : T(mapping / function)이 linear 하다고 할 때, 모든 $u, v$ 에 대해서 $T(cu + dv) = cT(u) + dT(v)$ 를 만족하면 선형 변환이라고 한다. (= 덧셈 성질과 스칼라 곱에 대한 성질을 만족해야 함) 즉, vector를 뽑아..
본 게시물은 네이버 부스트코스 주재걸 교수님의 '인공지능을 위한 선형대수' 강의를 듣고 요약하였습니다. Basis & Dimension (기저와 차원) Subspace 의 Basis는 다음과 같은 조건을 만족한다.Fully spans the given subsapce H : subspace H로부터 Fully span 된 상태Linearly independent (no redundancy) : 중복을 허용하지 않음. Change of Basis: Subspace도 같고, 주어진 점도 같은데 이를 표현하는 기저벡터가 달라졌을 때 Standard Basis Vector : standard basis vector는 다음과 같은 조건을 만족함 Dimension of Subspace (Subspace ..
드디어 Attention is all you need 논문을 리뷰하네요. 이제는 NLP task를 넘어 vision 분야에서도 활발히 쓰이지만많이 쓰임에도 불구하고 개인적으로 기초가 잘 다져지지 않으면 이해하기 어려운 논문 중 하나라고 생각합니다.. (제가 말하는 기초는 딥러닝 + 자연어 처리의 극극 기초..) 공교롭게도 저는 nlp task 보다 vision task로 제대로 이 논문을 읽기 시작했던 것 같습니다.. transformer 이론은 우리가 잘 알고있는 Chat GPT 모델에도 탑재가 되어있죠?제가 이해하기 위해 차근차근 정리해보았습니다. 오류나 정정이 필요한 부분은 댓글 달아주시면 감사하겠습니다🫣 논문은 2017년 발행되었으며, 원문은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.https://a..
본 게시물은 길벗 23차 개발자 리뷰어로 선정되어 길벗 출판사로부터 도서를 제공받아 작성되었습니다. 관련 책이 두 가지가 있다. 해결 할 프로덕트 디자인, 해결 할 프로덕트 프로덕트 책은 프로덕트 디자인 책 보다 좀 더 두껍고 더 전반적이고 많은 정보를 담고 있는 것 같다. 스타트업을 추진해 보고 싶고, 개인 사업을 추진해 보고 싶은 분들에게 꼭 추천하고 싶은 책이다. 어떤식으로 사업 출발에 접근할지도 방법론적으로 세세하게 설명되어 있다. 서문에서 부터 나와있듯이, 이 책은 모든 부분을 다 읽을 필요가 없다. 사업을 고려하는 분들이 겪고 부딪칠만한 현실적인 고민들이 각 파트별로 분류되어 있고 내가 보고 싶은 해당 부분을 취해서 참고하면 된다. 이처럼 체크리스트를 채워나가면서, 문제 해결이 필요한 해당파트..