단순 API 호출을 넘어 진짜 AI 에이전트를 만나다: 실전 개발 입문서 후기
최근 넥스트제이에스(Next.js)와 수파베이스(Supabase)를 활용해서 AI 기반의 할 일 관리(Todo) 웹 서비스를 토이 프로젝트로 개발하고 있습니다. 코딩 과정에서는 주로 제미나이(Gemini)에 질문하며 […]
최근 넥스트제이에스(Next.js)와 수파베이스(Supabase)를 활용해서 AI 기반의 할 일 관리(Todo) 웹 서비스를 토이 프로젝트로 개발하고 있습니다. 코딩 과정에서는 주로 제미나이(Gemini)에 질문하며 […]
파이썬 공부를 시작하신 분들 중에는 아마 기초 입문서 한 권 정도는 완독하셨을 분들이 많으실 텐데요. 그런데 기본적인 개념을 익혔음에도 불구하고,
Chapter 06 비지도 학습 이번 장은 타깃(정답) 없이 데이터의 구조를 읽는 비지도 학습을 다루었습니다. 군집 알고리즘 에서는 동일 크기 이미지에서
지난주 분류 알고리즘을 학습한 후, 이번 주에는 머신러닝의 또 다른 핵심인 ‘트리’ 기반 알고리즘을 다루었습니다. 데이터를 예측하고 분류하는 데 많이
지난주에 숫자 예측(회귀)을 다뤘다면, 이번 주에는 데이터를 정해진 기준에 따라 구분하는 ‘분류(Classification)’알고리즘에 대해 깊이 있게 탐구했습니다. 특히 로지스틱 회귀와 확률적
이번 파이썬 데이터 분석 4주차 스터디에서는 데이터 시각화와 데이터 전처리의 기초를 다루었습니다. Matplotlib과 Seaborn을 활용한 데이터 시각화 기법을 익혔으며, 데이터
‘파이썬 데이터 분석’ 온라인 독학 스터디 3주차 학습 후기를 공유합니다. 지난 2주차에는 NumPy를 통해 배열 연산과 기본적인 통계 분석을 마스터했습니다.
‘혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 개정판’ 스터디 1주차 학습을 마쳤습니다. 이번 1주차 학습은 교재의 Chapter 01 ‘나의 첫 머신러닝’과 Chapter 02 ‘데이터 다루기’를 중심으로 진행되었습니다. 기초 개념부터 실제 코드 실습까지, 머신러닝의 핵심 원리를 차근차근 익히는 유익한 시간이었습니다. Chapter 01. 나의 첫 머신러닝 첫 챕터에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념을 이해하고, 실제 머신러닝 프로그램을 구현하는 과정을
드디어 ‘처음이야? 파이썬 데이터 분석’ 온라인 독학 스터디 2주차 미션을 완료하였습니다. 지난주 NumPy 기초 학습에 이어, 이번 주에는 배열을 활용하여
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