회고목적
수려한 문장체, 완벽한 기승전결을 중시하지않고 어디까지나 좋은 개발자로 성장하기 위 한 도구로써 지속가능한 주간회고록을 작성한다.
요약회고
1. 지난 일주일 동안 가장 인상 깊었던 배움에는,
기존 배운 LLM을 langchain을 활용해서 여러개를 호출하되, 각 조건문 if문등을 사용해서 권한이나 에러처리 등을 하는것같다. 역시 기본 문법들은 중요하게 게속 해서 나오고있다. 또 언어마다 결국 돌아가는 것은 동일하고 AI도 마찬가지다.
2. 그 배움까지에 어떤 어려움이 있었는가를보면,
여러 문법이 얽혀 헷갈렸다. langchain을 배우다보면 invoke()가 여러개 나열되는데 이 전에는 어떻게 호출했었는지 (create) 기억이 나질 않으니 기억에 혼동이 생기는 등
3. 그 과정에서 나의 깨달음, 감정/생각 이 있다면,
결국에는 단어만 달라졌지 사용법은 동일하고 외움에 신경쓰다기보단 이해가 중요하다는 생각이 든다.
[결과기록 26.07.20] 이해라.. 소프트 아키텍처에 대해 공부해야했다.
4. 결과적으로, 현재 나의 상태는,
잘 따라가고있다. 좀더 어려워도 좋다 .
5. 이 상태에서 다음 일주일을 더 잘 보내려면,
잘 쉬되, 공부도 잘하면 된다. 밀린 책도 읽으면 다음주 월요일부터 기분이 좋을 것이다. 이번주에는 부산에 가기로했다.
[결과기록 26.07.20] 잘 다녀왔다 .부산, 이태원, 대구를 다녀왔다. 확실히 오래쉬니 컨디션이 많이 올라왔다. 좀더 생각도 많이 정리됬다. 내가 지금 무엇에 집중하고 어디에 힘을 덜 줘야하는지알겠다.
키워드회고
Keep: 점점 다시 일어나는 시간이 빨라지고 알람없이 일어난다.컨디션이 돌아오고있다. 물론 칼퇴의 이유기도하다.
Problem: 저녁식사가 너무 불균형적으로 바뀌었다. 나눔통을 샀다.
[결과기록 26.07.20] 활용해야겠다.
Try: 자주에서 이를 잘 활용해서 저녁식사를 해볼생각이다. 채소류를 먹을때는 통이 커야하고, 고기위주는 작아야함으로 600ml, 350ml를 구매했다 .
[JAJU]
신세계V | VERY ME, VERY SHINSEGAE
www.shinsegaev.com
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Plus: 요즘은 실습이나 과제가 적다. 코드 분석이 많아졌다. 오히려 좋다.
Minus: 자료가 예전과 조금 달라진것같다.
[결과기록 26.07.20] 나만 느낀게 아니었다.
Impressive: 아침엔 졸렸는데 이것저것 하다보면 잠이 깬다. 어쩌면 졸린이유는 난이도가 이제 쉬워져서일까?
Drop: 요즘 간식을 잘 안먹는다. 졸음껌등에 흥미가 생겼는데 현재 사물함 및 간식 세팅 조합을 좀 바꿔야겠다.
[결과기록 26.07.20] 확실히 효과있었다. 저번주는 유독 졸렸지만 이번주는 좀 낫다.
ADD: 16일에 배운바로 agent를 활용해서 나만의 기획서를 만드는 툴을 만들 수 있지않을까란 생각이 들었다.
[결과기록 26.07.20] 메모해놔야겠다.
KEEP: 졸려도 절대 졸거나 자지않는점
IMPROVE: 간식 재세팅
[결과기록 26.07.20] 완료
FEELINGS: 이전처럼 힘들어서 피곤한게 아니라 지루하고 재미없어서 피곤하다. 열정이 좀 식었다.
FINDINGS: 열정을 올릴만한 이벤트 및 목표가 필요하다.
FUTURE: agent는 아주 여러곳에서 쓰일것이다. 만들어볼려면 만들것들이 많다. 우선 agent관련 구현 사례 책이있는지 보고싶다. 최신유행이라 있을지는 잘 모르겟다.
[결과기록 26.07.20] 서치하도록 메모해야겠다.
FACT: 아래 링크첨부.
통합기록
https://crystalline-homburg-b9b.notion.site/SK-AI-350e31f74aa380fb860eeb3433904b85?source=copy_link
SK네트웍스 AI 캠프 | Notion
OT
crystalline-homburg-b9b.notion.site
스터디기록 - git
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[SK네트웍스 AI 캠프] - Day 기록. Contribute to StandOut-0/Study-AI development by creating an account on GitHub.
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스터디기록 - 블로그
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SK 네트웍스 AI 캠프 - 3_초거대언어모델(LLM) - Day44_Vector DB와 LLM을 결합한 RAG 아키텍처
RAG Retrieval-Augmented Generation 검색 증강 생성답이있는 문서를 먼저 검색해 내용을 근거로 답한다. 데이터로드 - 청킹 - 임베딩 - 백터db에 보관 - 사용자질문 임베딩 - 벡터db에서 유사조각 k개 - 근거
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SK 네트웍스 AI 캠프 - 3_초거대언어모델(LLM) - Day45_MCP(Model Context Protocol)의 이해와 서버 구축
MCP Model Context ProtocolLLM이 외부도구 Tool, 데이터 Data, 시스템 System 과 표준 방식으로 연결하기 위한 프로토콜.AI가 프로그램과 대화하기 위한 공통 언어. 기존의 서비스마다 연결 방식이 모두 달라
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https://github.com/StandOut-0/Study-AI/commits/day_045
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SK 네트웍스 AI 캠프 - 3_초거대언어모델(LLM) - Day46_LangGraph 기반 멀티 에이전트 구조와 응용
Agent와 Workflow탐색적 작업에는 강하지만 반드시 분류 후 배정 같은 정해진 업무에는 고정 워크플로우가 맞다. createagent는 LLM이 자유롭게 도구를 골라 일했다. 이에 따라오는 단점이 있다면 예측
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티스토리
좀 아는 블로거들의 유용한 이야기, 티스토리. 블로그, 포트폴리오, 웹사이트까지 티스토리에서 나를 표현해 보세요.
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에러기록
ModelCheckpoint() 확장자가 반드시 .keras여야한다. + ValueError:The filepath provided must end in `.keras`
https://standout.tistory.com/1914
ModelCheckpoint() 확장자가 반드시 .keras여야한다. + ValueError:The filepath provided must end in `.keras`
+ ValueError:The filepath provided must end in `.keras`Received:kera1-5fold-run-01-v1-fold-02-run-02.check최신 Keras3 에서는 ModelCheckpoint() 모델을 저장할때 확장자가 반드시 .keras여야한다.callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_lo
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ValueError:Unrecognized keyword arguments passed to Model:{'input': ..., 'outputs': ...} Keras(2.x 초반) 문법 -> Keras3에서는 input -> inputs
https://standout.tistory.com/1913
ValueError:Unrecognized keyword arguments passed to Model:{'input': ..., 'outputs': ...} Keras(2.x 초반) 문법 -> Keras3에
ValueError:Unrecognized keyword arguments passed to Model:{'input': ..., 'outputs': ...}Keras(2.x 초반) 문법을 사용해서 난 에러. 현재는 input이 아니라 inputs로 변경되었다. 968/87910968 ━━━━━━━━━━━━━━━
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메모리 부족(MemoryError) : numpy._core._exceptions._ArrayMemoryError:
https://standout.tistory.com/1912
메모리 부족(MemoryError) : numpy._core._exceptions._ArrayMemoryError:
numpy._core._exceptions._ArrayMemoryError:Unable to allocate 4.43 GiB메모리 부족(MemoryError)NumPy가 한 번에 약 4.43GB의 메모리를 할당하려 했는데 실패했다는 의미WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called a
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독서기록 - 블로그
파이토치 딥러닝 마스터 - 1부 - 7장 새와 비행기 구별하기: 이미지 학
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MINIST: 손글씨 숫자 인식 데이터셋CIFAR-100, CIFAR-10 그림 데이터셋 새로운 연구를 위한 개발검증으로 사용하기엔 단순하나 학습용으로 좋다. torch.utils.data.Dataset은 인기있는 컴퓨터 데이터셋에 미리
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파이토치 딥러닝 마스터 - 1부 - 8장 컨볼루션을 활용한 일반화
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평행이동 불변성지역화된 패턴이 이미지의 어떤 위치에 있더라도 동일하게 출력에 영향을 주는 것. 행렬로 평행이동 불변성 효과를 주려면 다소복잡한 가중치 패턴을 구현해야한다.convolution 이
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자율 스터디 - 기록
InceptionV3, 의료 이미지(망막 질환, 피부 병변, x-ray, ct 이미지 분석)에 여전히 사용되는 2015년 Google의 Inception 계열 모델
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InceptionV3, 의료 이미지(망막 질환, 피부 병변, x-ray, ct 이미지 분석)에 여전히 사용되는 2015년 Google
InceptionV3VGG16과 마찬가지로 최신 최고 성능 모델이라기보다는 검증된 전이학습용 모델로 많이 사용된다. Google의 Inception 계열 모델로, 2015년 ImageNet에서 좋은 성능을 냈다.핵심 아이디어는 Inception
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VGG16, 현재는 주로 교육, 연구, 전이학습(Transfer Learning), 비교 기준(Baseline) 용도로 많이 사용되는 모델
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VGG16, 현재는 주로 교육, 연구, 전이학습(Transfer Learning), 비교 기준(Baseline) 용도로 많이 사용되는
VGG16은 2014년 Visual Geometry Group에서 나온 모델로, 구조가 매우 단순하다.VGG 아키텍처는 ILSVRC 2014 대회에서 1위from tensorflow.keras.applications import VGG16from tensorflow.keras.models import Modelfrom tensorflow.keras.laye
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자율 스터디 - 블로그
파이썬으로 따라해보는 딥러닝 AI프로젝트 실사례
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방문 및 소스 다운로드https://github.com/packtpublishing PacktProviding books, eBooks, video tutorials, and articles for IT developers, administrators, and users. - Packtgithub.comhttps://github.com/PacktPublishing/Intelligent-Projects-Using-Python
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Do it! 자바 완전 정복
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프로그래밍 언어는 컴퓨터가 이해할 수 있는 명령을 작성하기 위한 도구를 말한다. - 고급언어: c, c++, 자바emd - 기계어: 2진 데이터로 구성되 컴픁처가 직접 알아들 을 수 있다. - 어셈블리어: 고
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글의 마무리, 스스로를 응원하는 말 한 마디
점점 졸려지는 상태를 복합적으로 이해한다.
지금도 노력중이라는것을 알고, 응원한다.
우선 읽던 자바책을 끝내보자.
[결과기록 26.07.20] 자바책 우선적으로 끝내보고 하루에 하나씩이라도 머신러닝코드를 돌려보면 어느순간 끝나있을 것이다 .
