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HealthyLife2 프로젝트 - 모델 학습(2) # 들어가기 앞서오늘은 전처리된 데이터로 질병 예측 모델을 만들어보겠습니다. 📘 전체 순서 요약단계할 일설명✅ 1단계전처리 함수 완성사용자 데이터 → 모델 입력 변환 ▶️ 2단계모델 학습(train_model.py)전처리된 데이터로 질병 예측 모델 만들기⏭ 3단계예측 코드 작성 (predict.py)입력 → 예측된 질병 리스트⏭ 4단계RAG 설명 생성기 붙이기예측된 질병명 기반 GPT 설명⏭ 5단계Django API와 통합사용자 설문 제출 → 결과 + 설명 반환 ✅ 전체 코드# train_model.py -> 딥러닝 모델을 학습 시키는 파일import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom survey.ml.preproc.. 2025. 7. 3.
HealthyLife2 프로젝트 - 전처리 작업(1) # 들어가기 앞서기존 생성형 AI 개발자 교육에서 개발한 LLM을 활용한 자세분석 프로젝트인 HealthyLife2에서사용자의 설문 데이터를 바탕으로 질병을 예측해주는 기능을 확장하려고 한다.오늘은 전처리 작업에서 습득한 내용들을 기록해보겠습니다. 📘 전체 순서 요약 단계할 일설명▶️ 1단계전처리 함수 완성사용자 데이터 → 모델 입력 변환⏭ 2단계모델 학습(train_model.py)전처리된 데이터로 질병 예측 모델 만들기⏭ 3단계예측 코드 작성 (predict.py)입력 → 예측된 질병 리스트⏭ 4단계RAG 설명 생성기 붙이기예측된 질병명 기반 GPT 설명⏭ 5단계Django API와 통합사용자 설문 제출 → 결과 + 설명 반환1. 전처리 작업이란?머신러닝에서 데이터를 학습 가능한 형태로 변환해주는 .. 2025. 6. 30.
인턴 가기전 준비할 것들(딥러닝 모델 이해) #들어가기 앞서O기업에 매칭된 후 인턴을 들어가기 앞서 사전에 알아야할 것들을 정리해보았다.0. LLM 관련 핵심 개념 정리일단 LLM을 알기 전에 이해를 도울 용어들은 간단히만 정리하고 가겠습니다.LLM 관련 용어 용어설명LLM (Large Language Model)대규모 텍스트 데이터를 학습한 언어 생성 모델 (예: GPT, LLaMA 등)Pretraining대규모 텍스트 데이터를 활용하여 모델을 처음부터 학습Fine-tuning기존 모델에 특정 데이터를 추가 학습시켜 성능을 더 높이는 작업Adapter / LoRA / PEFT전체 모델을 학습하지 않고 일부 파라미터만 조정하여 효율적으로 파인튜닝하는 방법Evaluation모델의 성능을 정량적으로 측정하고 비교 평가Prompt Engineering다.. 2025. 6. 19.
openCV vs MoviePy #들어가기 앞서heathylife라는 자세분석 프로젝트를 진행하면서 비디오를 다루다보니 openCV와 MoviePy에 마주하게 되었다.1.1 OpenCV란?OpenCV (Open Source Computer Vision)는 영상 및 이미지 처리 ,컴퓨터 비전 기능을 위한 오픈소스 라이브러리입니다 원래 Intel에서 개발C++, Python, Java 등 다양한 언어 지원실시간 영상 처리에 최적화되어 있고, 빠릅니다로컬 이미지/영상뿐 아니라 웹캠, 실시간 스트림도 처리 가능1.2 OpenCV의 주요 기능분야 예시기능🎥 영상 처리프레임 추출, 재생, 저장📷 이미지 처리밝기/대비 조절, 필터, 블러, 엣지 감지🔍 객체 탐지얼굴, 손, 사람 등 탐지 (Haar Cascade, DNN 등)📐 기하 변환회전.. 2025. 6. 8.
생성형 AI 개발자 교육 13일차 #들어가기 앞서오늘도 저번 시간에 진행한 pystagram 만들기 작업 이어서 진행하겠습니다.1. serializer vs forms이전 진행했던 users 앱에서 serialezer로 파일을 만들지 않고 forms로 파일을 만들었는데 뭐가 다른지 알아보겠습니다. ✅ 공통점 역할설명필드 정의CharField, ImageField, EmailField 등유효성 검사is_valid(), clean() 또는 validate() 사용오류 메시지 처리.errors 속성으로 확인 가능데이터를 객체로 저장.save() 메서드 사용 가능 📌 차이점: Form vs Serializer항목forms.Formserializers.Serializer용도HTML 폼 처리용JSON 데이터 처리용 (API)사용 환경Django .. 2025. 6. 2.
생성형 AI 개발자 교육 12일차 #들어가기 앞서오늘은 실습 위주의 수업으로 인스타그램 같은 웹사이트를 만드는 것이 목표이므로새로 알게된 내용만 정리하겠습니다.Pystagram: 환경 구축 및 기본 페이지 설정1. 핵심 기능 개요인증 시스템 (회원가입/로그인)피드 및 글/댓글 기능동적 URL과 해시태그 처리글 상세 페이지좋아요 / 팔로우 / 팔로잉 기능2. 프로젝트 환경 구축✅ 가상환경 생성python -m venv pystagram cd pystagram source ./bin/activate ✅ 필수 라이브러리 설치pip install django PillowPillow는 이미지를 열고, 저장하고, 변형하고, 필터를 적용하고, 텍스트나 도형을 그릴 수 있는 Python 라이브러리입니다. ✅ Django 프로젝트 생성django-adm.. 2025. 6. 1.
admin.py 데코레이터 사용 유무 #들어가기 앞서개발을 하다보면 데코레이터를 사용할 일들이 생긴다."데코레이터(Decorator)"는 파이썬 함수나 클래스에 기능을 추가하는 문법입니다."여러 함수에서 공통된 작업을 반복하고 싶을 때 데코레이터를 사용한다." ✅ 데코레이터 예시들데코레이터역할@login_required로그인한 사용자만 접근 허용 (Django)@classmethod클래스 메서드 정의@staticmethod정적 메서드 정의@property메서드를 속성처럼 사용@app.get("/route")FastAPI 라우터 등록 🔍 두 방식의 핵심 차이항목 방식 1 (@admin.register) 방식 2 (admin.site.register) 데코레이터 사용✅ @admin.register(Model)❌ 사용하지 않음등록 방식클래.. 2025. 5. 30.
생성형 AI 개발자 교육 1. LangChain 개요 1.1 LangChain 이란?대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 애플리케이션을 개발하기 위한 오픈 소스 프레임워크2022년 10월, 머신러닝 스타트업 Robust Intelligence의 해리슨 체이스에 의해 공개됨LLM의 잠재력을 극대화하고, 외부 데이터와 통합아여 보다 복잡하고 유용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계됨AI 애플리케이션 개발의 복잡성을 줄이고, 확장 가능성과 유연성을 제공하는 강력한 도구로 자리 잡음현재, 수많은 AI 서비스가 LLM + LangChain 기반으로 개발, 운영되고 있음1.2 LangChain의 개념LLM에게 어떤 문제에 대한 일을 시키기 위하여 프롬프트를 작성할 경우, 사용자의 프롬프트를 곧바로 LLM에게 전달하는 것이 아니라 하나의.. 2025. 5. 28.
생성형 AI 개발자 교육 9일차 1. DRF: 게시판 만들기 - 사용자 관리오늘은 DRF를 사용하여 게시판을 만들어보겠습니다. 아래는 기능 구성표입니다.기능 구분기능명세부 설명회원 관련 기능회원 가입새로운 회원 계정 생성로그인인증을 통한 로그인 처리프로필 관리닉네임, 관심사, 프로필 사진 등 관리프로필 수정회원 정보 변경 기능게시글 관련 기능게시글 생성새 게시글 작성 기능게시글 1개 가져오기특정 게시글 상세 조회게시글 목록 가져오기게시글 리스트 조회 (개수 제한 포함)게시글 수정작성자가 게시글 내용 수정게시글 삭제작성자가 게시글 삭제게시글 좋아요 기능게시글에 좋아요 표시게시글 필터링좋아요 누른 글 / 내가 작성한 글 필터링게시글 권한 설정각 기능에 대한 접근 권한 제어 (예: 본인만 수정 가능 등)댓글 관련 기능댓글 생성게시글에 댓글 .. 2025. 5. 27.

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