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1) 강의 복습 내용 [일일리포트] Day 81 (ProductServing_1/ FinalProject_1) [일일리포트] Day 81 (ProductServing_1/ FinalProject_1) 해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 cold-soup.tistory.com [일일리포트] Day 82 (프로토타입_1 / FinalProject_2) [일일리포트] Day 82 (프로토타입_1 / FinalProject_2) 해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈..

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 올리고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리) FinalProject_5 (데이터 가이드라인 제작 / 와이어 프레임 및 워크플로우 작성) 오늘까지 가이드라인 작성을 끝내야 주말 동안 데이터 제작을 할 수 있다는 생각에 10시부터 5시까지 계속 회의를 진행했었다. 하루만에 할 수 있을까 걱정이 되기도 했지만, 모든 팀원이 다 힘써줘서 다행히 가이드라인을 작성할 수 있었다. 가이드라인은 AI허브의 '도서자료 기계독해' 데이터셋의 구축활용 가이드를 참고해서 작성했다.아직..

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 올리고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리) MLOps_3 (과제1) 어제까지 하던 Streamlit코드를 개선하기 위해 오전 중에는 과제를 진행했다. 이해가 잘 안 갔던 부분의 경우 정리해서 이해하고자 했고, 조금 더 깊게 이해해봄으로써 문제를 해결하고자 했지만 크게 개선할 수 있는 방법을 못 찾고 제출을 해버렸다. 그래도 이번에 조금 더 코드를 파보면서 @st.cache(hash_funcs)에 대해서도 어느정도 알게 된 것 같아서 정리하고자 한다. 부캠에 다음..

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 올리고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리) Stremalit 과제 (ODQA 프로토타입 구현) 이전 ODQA 실습 진행을 했던 코드를 활용해서, 이전 대회에서 사용했던 모델들을 활용해서 만들고자 했다. Streamlit이라는 처음 활용하는 도구와 Retrieval 단계를 잘 이해하지 못해 생긴 오류 등이 겹쳐서 시간이 꽤나 오래걸렸다. 생긴 오류에 대해 간단하게 얘기하자면, 초기 TF-IDF를 사용하려다 생긴 not fitting 문제, Streamlit의 No..

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 올리고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. 강의 내Further Question은 별도의 포스팅으로 다뤄볼 계획이며, 파이널 프로젝트에 대한 얘기는 생각(Review)부분에서 다루고자 합니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리) 프로젝트 라이프 사이클 이전 포스팅으로 대체: https://cold-soup.tistory.com/183 [일일리포트] Day 19 (ProjectLifeCycle) 해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고..

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 올리고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. 또한, Furthur Question의 경우 다른 포스팅을 통해서 다루겠습니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리) Product Serving 개론 MLOps는 Machine Learning과 Oprations가 합쳐진 말로 머신러닝 모델을 운영하면서 반복적으로 필요한 업무를 자동화시키는 과정이다. 머신러닝 모델 개발과 머신러닝 모델 운영에서 사용되는 문제, 반복을 최소화하고 비즈니스 가치를 창출하는 것이 목표이다. 따라서 MLOps의 목표는 빠른 시간..