전체 글34 Transformer 아키텍처 비교 개요 : Transformer 모델은 인공지능 자연어처리 분야에서 혁명적인 변화를 이끈 기술입니다. 그중에서도 BERT, GPT, T5는 대표적인 아키텍처로 각각의 구조와 사용 목적, 성능 차이에 대해 명확한 이해가 필요합니다. 이 글에서는 Python 기반 예제를 통해 BERT, GPT, T5의 핵심 구조와 차이를 비교하고, 실제 적용 시 어떤 모델이 적합한지 실질적인 도움을 제공하고자 합니다. BERT 아키텍처와 특징 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글에서 2018년에 발표한 사전 학습 기반 모델입니다. BERT의 가장 큰 특징은 양방향 인코더 구조입니다. 이는 입력 문장의 양쪽 방향을 모두 고려하여 문맥을 파악할 수 .. 2025. 6. 5. Transformer 활용 가이드 개요 : 이 강의에서는 BERT 모델을 로컬에 다운로드하여 Transformer 코드에 적용하는 방법과, Transformer의 다양한 활용 사례 10가지를 강의식으로 설명합니다. 코드와 설명을 구분해 작성하여 이해를 돕습니다.1. BERT 모델 다운로드 및 코드 적용 방법Transformer 모델은 Hugging Face Hub에서 다운로드 가능하며, 인터넷 연결이 어려운 경우 직접 다운로드한 모델 파일을 로컬에서 사용할 수 있습니다. 이를 위해 Hugging Face 페이지 (bert-base-uncased)에서 아래 파일들을 다운로드해 ./bert_model/에 저장합니다: pytorch_model.bin (모델 가중치) config.json (모델 구성) vocab.txt (토크나이저 단어.. 2025. 6. 1. Transformer 기반 변수 중요도 추출 개요 : 이 문서는 Transformer를 사용하여 X-Y 관계에서 각 X 인자에 대한 Attention Score를 출력하는 방법과, 학습(Training)과 추론(Inference) 관점의 코드 예제, Transformer 모델 종류별 특징을 포함한 설명을 제공합니다. 로컬 PC 환경에서 실행 가능한 Python 코드로 작성되었습니다. 1. Transformer의 Attention Score 출력: X-Y 관계 설명 Transformer는 입력(X)과 출력(Y) 간의 관계를 학습하며, 각 입력 단어(X)가 출력(Y)에 어떻게 영향을 주는지를 Attention Score로 나타냅니다. 이를 통해 모델이 어떤 부분에 집중하는지 해석할 수 있습니다. 2. Transformer Training 코드: .. 2025. 5. 30. Python RPA 실전 가이드 개요 : 이 강의는 Python RPA 실무에 필요한 복잡도 있는 코드와 상세한 설명을 통해 보고서 자동화, 웹 데이터 수집 및 정리, API 처리 방법을 학습합니다. 각 과정은 실무와 유사한 상황을 반영하여 작성되었습니다. 1. 보고서 자동화: Excel 데이터 처리 & 요약 보고서 생성 실제 보고서 자동화는 단순한 데이터 입력을 넘어, 다양한 시트 관리, 계산, 조건부 포맷팅 등을 포함합니다. 이를 위해 openpyxl과 datetime 모듈을 활용합니다. 예시 코드설명 from openpyxl import Workbookfrom openpyxl.styles import Font, PatternFillfrom datetime import datetimewb .. 2025. 5. 29. Python 데이터 엔지니어링 고급 문법 가이드 Python 데이터 엔지니어링 고급 문법 가이드 개요 : 데이터 엔지니어링에서는 대용량 처리, 시스템 자원 관리, 최적화 기술이 필수입니다. 이 글은 Python 상급자를 위한 데이터 엔지니어링 최적화 문법을 설명하고 실무 적용 예제를 제공합니다. 1. 제너레이터로 대용량 파일 처리 yield 키워드를 이용한 제너레이터는 메모리를 최소화하며 스트리밍 데이터를 처리할 수 있습니다. 예시코드 제너레이터로 텍스트 파일 읽기 def read_large_file(path): with open(path, "r") as f: for line in f: yield line.strip()for row in read_large_fi.. 2025. 5. 24. Python 상급자 학습 가이드 개요 : 이 글은 Python에 능숙한 상급 개발자를 위한 고급 기능 학습 콘텐츠입니다. 제너레이터, 데코레이터, 컨텍스트 매니저, 병렬 처리, 모듈 최적화를 중심으로 설명하며, 모든 기능은 실무에서 활용할 수 있는 강력한 도구입니다. 1. 제너레이터 (Generator) yield 키워드를 사용해 함수의 상태를 유지하며 값을 순차적으로 반환합니다. 메모리 효율적인 반복 처리를 위해 자주 사용됩니다. 개념 예시 코드 제너레이터 함수 정의 def count_up_to(max): count = 1 while count 2. 데코레이터 (Decorator) 기존 함수를 변경하지 않고 기능을 확장.. 2025. 5. 22. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음