행복한바보고양이😻

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 눈부시게 발전했습니다. 특히 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 **대규모 언어 모델(Large Language Models, 이하 LLM)**은 산업과 사회 전반에서 커다란 변화를 이끌고 있습니다.단순한 문장 이해를 넘어, 텍스트 생성, 자동 번역, 코드 작성까지 해내는 이 모델은 초거대 AI 시대의 핵심 기술입니다.이 글에서는 LLM의 기본 개념부터 작동 원리, 모델 구조, 주요 사례, 최신 트렌드, 장단점까지 초보자도 이해할 수 있도록 정리했습니다.1. LLM이란 무엇인가?LLM은 “대규모 언어 모델”의 약자로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능입니다. 이 모델은 두 가지 요소를 기반으로 작동합니다:수십억 개 이상의 파라미터(parameter): 모델의..

허깅페이스(Hugging Face)는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 분야에서 최신 기술을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 대표 플랫폼입니다. 방대한 오픈소스 모델과 데이터셋, 직관적인 라이브러리를 제공하며 AI 개발의 진입 장벽을 낮추는 데 크게 기여하고 있죠. 이번 글에서는 허깅페이스의 네 가지 핵심 구성 요소—Transformers, Model Hub, Tokenizers, Datasets—와 그 주요 기능을 살펴보겠습니다.1. Transformers 라이브러리허깅페이스의 Transformers는 사전 학습된(pre-trained) NLP 모델을 모아놓은 라이브러리입니다. 텍스트 분류, 언어 생성, 번역, 요약 등 다양한 태스크에 맞춘 수백여 개 모델을 손쉽게 불러와 쓸 수 있습니다.주요..

AI와 머신러닝(ML)에 조금이라도 관심이 있다면 한 번쯤 들어봤을 이름,허깅페이스(Hugging Face)를 소개합니다. 허깅페이스는 단순한 라이브러리를 넘어, 전 세계 AI 개발자와 연구자가 함께 성장하는 오픈소스 커뮤니티입니다. 오늘은 허깅페이스가 무엇인지, 어떤 핵심 컴포넌트로 구성되어 있는지, 그리고 실제 프로젝트에 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 1. 허깅페이스란 무엇인가?오픈소스 AI 허브허깅페이스는 NLP(자연어 처리)를 비롯한 다양한 머신러닝 모델을 공유·배포하는 플랫폼입니다. GitHub에서 50만 개 이상의 스타를 받은 Transformers 라이브러리를 비롯해, 수천 개의 사전 학습(pre-trained) 모델과 데이터셋을 제공합니다.“AI는 모두를 위한 것”허깅페이스의 ..

Teachable Machine + Streamlit을 활용한 실전 프로젝트 개선 및 확장🎯 프로젝트 발전 과정과 추가 기능이 프로젝트는 이미지 분석을 통한 파충류 종 판별 및 특수동물 병원 검색, 유튜브 영상 추천 기능을 제공합니다.하지만 1편에서 다룬 기본 기능을 실제 프로젝트에서 적용하다 보니 한계점과 개선해야 할 사항이 발견되었습니다.따라서 2편에서는 다음과 같은 기능을 추가 및 개선하였습니다. 🛠 1. 실시간 바코드 스캔 기능 추가🏷 배경 및 필요성애완동물 사료, 사육 용품 등을 구매할 때 바코드를 스캔하여 제품 정보를 빠르게 확인할 수 있도록 기능을 추가.제품의 유통기한, 성분 정보, 저장 방법(냉장/냉동 여부) 등을 한눈에 파악 가능.공공 데이터 API를 활용하여 실시간으로 제품 데이터..

🏆 프로젝트 개요: AI가 파충류를 분류한다!파충류와 양서류는 형태적으로 비슷한 종이 많아 초보 사육자들에게 정확한 구분이 어렵습니다. 이에 따라 Teachable Machine과 Streamlit을 활용하여 사용자가 직접 이미지를 업로드하면 AI가 즉시 파충류의 종을 판별하는 웹 애플리케이션을 개발하였습니다.본 프로젝트는 이미지 분석을 통해 15종의 파충류를 분류하고, 병원 검색 및 유튜브 영상 검색 기능을 추가하여 실질적인 활용도를 극대화하였습니다.  🎯 프로젝트 목표AI 기반 종 분류 기능 제공업로드한 이미지를 분석하여, 파충류 15종 중 어느 종에 속하는지 예측모델이 제공하는 신뢰도(%)를 함께 출력병원 검색 기능사용자가 인식된 파충류를 치료할 수 있는 특수동물 병원 검색 가능유튜브 학습 기능..

📌 1. 감성 분석(Sentiment Analysis) 모델 학습 # 다음은 주요 AutoModel 클래스들의 목록입니다:  # AutoModel: 기본 모델을 로드합니다.# AutoModelForPreTraining: 사전 학습(Pre-training)을 위한 모델을 로드합니다.# AutoModelForCausalLM: Causal Language Modeling을 위한 모델을 로드합니다.# AutoModelForMaskedLM: Masked Language Modeling을 위한 모델을 로드합니다.# AutoModelForSequenceClassification: 시퀀스 분류를 위한 모델을 로드합니다.# AutoModelForTokenClassification: 토큰 분류를 위한 모델을 로드합니다...