Ai

최근 GPT같은 LLM AI 도구는 질문하고 답하는 방식으로 쓰이고 있다.필요한 것이 있다면 물어보고 어떻게 하는지 듣고 질문한 사람이 액션을 하는 방식으로 쓰이는데, MCP는 액션도 LLM에게 위임하는 방식이라고 느꼈다.AI는 이제 질문답변을 넘어서 여러 에이전트가 협력하는, 외부 리소스랑 컨텍하는 방식으로 작업을 진행한다.이 책은 이런 MCP를 만드는 방법에 대해서 다룬다. 주요 내용, 배운 점시작은 MCP의 개념과 철학으로 시작한다. 엔트로피에서 MCP라는 개념이 왜 나왔는지, 기존 방식의 한계가 어떠한지를 정리한다. 개념 설명 이후에는 도구로 직접 MCP를 연결하는 방법을 다룬다. 특히 이 책은 Cursor를 메인으로 다루고 있지만 클로드 데스크탑에서도 할 수 있게 연결 실습을 다룬다. 유익하게 ..

ChatGPT를 시작으로 AI가 없는 개발을 상상할 수 없는 세상이 와버렸다. 바이브 코딩이라는 단어가 막 나오고 이젠 MCP에 대해서도 얘기가 스멀스멀 나오고 있다. 바이브 코딩이 정말 핫하다. AI 툴을 활용한 개발이 효용성이 어떻고 실무에서 어떻게 쓰고있다는 이야기는 아직 들어보지 못했다. 아직 연착륙하는 중이라서 그럴 수도 있다고 느낀다. 인스타를 보다가 나오는 쓰레드에서 바이브코딩으로 어떤 생산성이 나왔어요~ 이거면 1인 개발 끝~ 이라는 자랑은 있는데 실제로 그걸로 어떤 효용을 뽑아냈고 어떤 기업에서 어떻게 쓰고 있다는 얘기는 잘 안보인다. 자꾸 자기 쓰레드 글에 이어서 읽게 만드는 광고같은 느낌이 들기도 한다. 똥 된장도 찍어먹어봐야 했기에 Cursor로 1개월 작업을 해봤다. 생산성이 올라..

이번에 이탈리안 브레인롯을 만들기 위해 3시간 넘게 고투하는 침착맨의 영상을 봤다.이제 편하게 살면 되는 유명 유튜버도 저렇게 열심히 한다... AI를 열심히 알아야하는 개발자 지망생인 내가 이탈리안 브레인롯을 만들 줄 모른다는 생각에 반성하게 됐다. 그래서 만들어보기로 했다. 이탈리안 브레인롯 (Italian Brainrot)나무위키 - Italian Brainrot/등장 캐릭터 ⬅️ 이런 세계관이다.유명한 캐릭터 하나만 뚝 가져오자면 이런(?) 아이(?)가 있다. .Bombardiro Crocodilo 봄바르디로 크로코딜로 기괴한 조합의 무생물과 생물의 적절한 조합이 된 무언가를 만들고 서사(?) 기타 등등의 설정 놀음이 이 밈의 핵심같다.나름대로 전투 능력과 특성이 자연발생(?) 구전(?)으로 생..

"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다." LLM, 요즘 대세다. ChatGPT가 나온 이후부터 개발만이 아니라 일상 생활 전반에 많은 부분들이 변했다.과제를 하든, 작업을 하든, 그냥 일상 생활에서도 LLM, AI는 우리 삶에 침투하고 있다. 우리 엄마도 ChatGPT라는건 알고 있다.겪어본 전환점 - 스마트폰옛날 생각을 해봤다. 난 중학교때 스마트폰을 처음 써봤다. 신세계였다. 피처폰에서 넘어가는 그 전환은 엄청났다.예전에는 버스 시간을 확실히 알기 어려웠다. 아침에 학교를 가는 최적의 버스 시간대를 대충 외워뒀다. 그 시간대를 맞추지 못하면 걸어갔다. 그런데 스마트폰을 처음 썼을 때는 버스 시간을 앱으로 알 수 있게 됐다. 집에서 대충 정류장까지 7분 걸리니까 버스..

"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."책을 읽게 된 이유AI 툴이 세상에 정말 많아졌다. ChatGPT가 나오고 각종 코드작업을 도와주는 툴들도 나오고 있다. 개발을 할 때 사용하는 것이 좋냐 나쁘냐는 정말 의미없는 질문이 되어버렸다. 그 이야기가 나오기엔 AI가 너무 잘난 것 같다. 개발을 입문하는 사람들에게는 엄청난 선생님, 잘하는 사람들에게는 최고의 잡무 파트너 아닐까?아무튼 이 책은 AI에 대해서, 그 중에서도 AGI에 대해서 이야기한다. 그냥 AI 말고 사람만큼, 사람보다 쩌는 AI를 이해하기 위해서 읽게 되었다.그래서 AGI가 뭘까AGI에 대한 오피셜 정의는 없다고 보면 된다. 기업, 연구자마다 다르게 얘기하고 각자의 기준이 존재한다. 그리고 ChatGPT는 아직 AG..

"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다" 『행동 데이터 분석』 은 빅데이터, 인공지능의 개념이 커진 지금 데이터 분석과 활용이 너무너무 중요하고 어떻게 해야하는 지를 알려주는 책이다. 나나는 최근에 빅데이터와 AI에 대한 학습이 필요하다고 생각하며, 이 책은 그러한 관점에서 굉장히 좋은 책이라고 생각했다. 아쉬운 점은 내가 책을 받아들이기에 너무 아는 것이 적었다는 점인데, 나중에 다시 읽으면서 해결해야할 문제다. 이 책은 금융, 정치 등등 다양한 분야에서 데이터를 제대로 분석하고 활용하는 사람이 승자가 될 것이기에 이를 받쳐줄 행동 데이터 분석에 초점을 맞추고 있다. R과 파이썬을 사용하여 행동 데이터의 분석과 활용 방법을 알려주는데, 이를 통해 난 실제 데이터를 다루고 분석하는 과..

선형 회귀 : 가장 훌륭한 예측선 긋기 x변수에 따라서 y값은 변한다. x변수가 하나라면 단순 선형 회귀 x1,x2,x3 … 처럼 변수가 여러개라면 다중 선형 회귀 선형 회귀는 정확한 직선을 그려내는 과정이다. → 선형 회귀는 최적의 기울기 a와 y절편 b를 구하는 과정이다. 최소 제곱법 (method of least squares) 변수가 하나 뿐(단순 선형 회귀)이라면 최소 제곱법 (method of least squares)이 사용된다. 오차가 가장적은, 주어진 좌표의 특성을 가장 잘 나타내는 직선을 만들 수 있다. 오차 평가 알고리즘 변수가 하나가 아니라 여러 개일 때는 최소 제곱법이 힘들다. 그러니까 임의의 선을 그리고 난 후, 수정하면서 최적의 선을 만들어보자. → 일단 그리고 수정한다면 나중..

트랜스퍼 러닝 특정 태스크를 학습한 모델을 다른 태스크 수행에 재사용하는 기법 기존에는 태스크를 처음부터 학습했었기 때문에, 트랜스퍼 러닝은 학습 속도가 빨라지고 새로운 태스크를 더 잘 수행하는 경향이 생김. 기존 태스크1을 Upstream 태스크라고 부르고 새롭게 할 태스크2를 Downstream 태스크라고 부른다. 업스트림 테스크를 학습하는 과정을 프리트레인(pretrain)이라고 부른다. 업스트림 태스크 다음 단어 맞히기 자연어의 문맥(context)을 모델에 내재화하고 다양한 다운스트림 태스크에 적용해 성능을 향상시켰다. GPT 계열의 경우 다음 단어 맞히기를 태스크로 프리트레인했다. → 예) ‘티끌 모아 00’에서 ‘태산’을 넣을 수 있도록 학습한다. 당연히 ‘태산’이 나올 확률을 높히고 다른 ..

한동안 의도치 않게 자연어에 대해서 알아야만 한다. 모르는 단어가 너무 많다. 하나씩 정리해보고 공부한다. 부스트코스의 무료강의를 많이 참고했다. 나도 멋지게 선형대수, 확률통계 이해해서 확확 이해하고 싶은데, 추상적으로 이해된다. 나중에 내가 잘 되면 수정해야겠다. Word Embedding 이란? 자연어를 단어들의 시퀀스라고 볼때, 특정한 차원상의 특정한 점, 벡터로 표현할 수 있을 것이다. 텍스트 데이터셋을 학습 데이터로 주고 좌표 공간의 차원 수를 미리 정의해서 입력으로 워드 임베딩 알고리즘에 준다면 학습 이후 데이터에서 나타난 각각의 최적의 좌표값, 벡터를 얻어낼 수 있다. 비슷한 의미를 가진 단어가 좌표 공간상에 비슷한 공간(벡터로)에 있게 됨 Kitty는 Cat와 가깝지만 Hamburger와..