Back to the Basics Back to the Basics

머신러닝 프로젝트의 본질은 단순한 모델 학습이 아니라 최적의 모델을 선택하여 의사결정에 적용하는 것입니다.이번 글에서는 여러 모델의 성능을 종합적으로 비교하는 전략, 평가 기준, 시각화 및 해석 방법까지 상세히 다룹니다.1. 모델 비교란 무엇을 비교하는가?단순히 “정확도가 높은 모델”만 선택하면 안 됩니다.업무 목적, 데이터 특성, 해석 가능성, 운영 비용 등 다양한 측면을 고려해야 합니다.비교 요소 설명 고려 시점예측 정확도Precision, Recall, F1-score, R2 등성능 중심 선택 시학습 속도모델 학습 시간, 자원 소모량실시간/대용량 처리 환경예측 속도실시간 응답 필요 여부온라인 서비스해석 가능성피처 중요도, 결정 경로금융, 의료, 정책 분야유지보수성리트레이닝 필요성정기 운영 환경데이터..

Gradio 앱을 외부 클라우드가 아닌 로컬 환경이나 사내 서버에 배포하고자 할 때 Docker 기반 배포가 유용합니다. 본 글에서는 Gradio 앱을 Docker로 컨테이너화하는 전 과정을 실습 중심으로 설명합니다. Hugging Face Spaces는 편리하지만 다음과 같은 한계를 가질 수 있습니다:GPU 사용 제한앱 초기화 지연프라이빗 환경에 적합하지 않음외부 네트워크 제약실제 프로젝트에서는 Gradio 앱을 Docker로 컨테이너화하여 자체 서버에 배포하는 방식이 요구됩니다.Docker 기반 배포의 장점OS나 라이브러리 환경에 무관한 실행사내망 또는 오프라인 환경에서도 앱 구동 가능CI/CD 연동 용이Kubernetes 등과 결합하여 확장 가능Gradio는 매우 가볍기 때문에, Docker 기반 ..

이 글에서는 TaskMaster AI를 활용한 실제 프로젝트 운영 사례를 통해, 어떻게 자연어 PRD를 기반으로 작업을 자동 생성하고 이를 팀의 개발 흐름에 통합할 수 있는지를 체계적으로 설명합니다. 현업 개발 환경에서 가장 많은 시간을 소모하는 일 중 하나는 "무엇을 해야 할지 정리하는 일"입니다. 기능 기획서가 아무리 잘 정리되어 있어도, 이를 실제 작업 단위로 나누고 우선순위를 매기며 의존성을 고려해 배치하는 일은 쉽지 않습니다.TaskMaster AI는 이런 수고를 덜어주는 AI 기반 프로젝트 매니저입니다. 여기서는 이 도구를 실제로 어떤 식으로 활용할 수 있는지를 단계별로 예시와 함께 설명드리겠습니다.1. 초기 단계 – 자연어 PRD 작성가상의 예시로, 쇼핑몰 상품 검색 기능 개선 프로젝트를 생..

Gradio 앱은 Hugging Face Spaces를 통해 손쉽게 웹에 배포할 수 있습니다. GitHub 없이도 가능한 기본 방식부터, app.py, requirements.txt 구성, 모델 포함 배포 팁까지 실전 중심으로 안내합니다. Gradio는 로컬에서 빠르게 테스트할 수 있는 장점이 있지만,다른 사람에게 앱을 공유하거나 사용자 피드백을 받고 싶을 때는 배포가 필수입니다.이때 가장 쉽고 빠른 방법이 바로 Hugging Face Spaces입니다.Spaces는 Hugging Face에서 제공하는 무료 AI 앱 호스팅 플랫폼으로, Gradio에 최적화되어 있습니다.Hugging Face Spaces란?Gradio, Streamlit, Static HTML 지원Git 기반 프로젝트 배포 방식서버, 도..

LangChain 기반 RAG 시스템에서 가장 중요한 전처리 단계는 문서를 불러오고, 의미 단위로 분할한 뒤 임베딩하는 과정입니다. 다양한 로더와 스플리터, 임베딩 전략을 소개합니다. RAG 구조를 이해했다면, 이제 실질적인 구현에 들어갈 차례입니다.그 첫 단계는 바로 문서를 시스템이 이해할 수 있는 형태로 바꾸는 일입니다.즉, 문서를 불러오고 → 잘게 쪼개고 → 의미 기반 벡터로 바꾸는 과정입니다.이 단계가 얼마나 정교하게 구성되느냐에 따라이후 검색 정확도와 응답 품질이 크게 달라집니다.따라서 이 글에서는 문서 처리의 핵심 구성 요소 3가지를 다룹니다.1. 문서 불러오기 – 다양한 Loader를 활용하자LangChain은 다양한 문서 유형을 불러올 수 있는 Loader를 지원합니다.아래는 실무에서 자주..

아무리 뛰어난 머신러닝 모델도 하이퍼파라미터가 적절하지 않으면 제 성능을 발휘하지 못합니다.하이퍼파라미터 튜닝은 단순한 숫자 조정이 아니라, 모델의 학습 구조와 일반화 능력을 조율하는 고도의 설계 행위입니다. 이번 글에서는 하이퍼파라미터 튜닝의 개념부터 그리드서치, 랜덤서치, 베이지안 최적화(Optuna)까지 실무에서 유용한 기법들을 체계적으로 설명합니다. 1. 하이퍼파라미터란 무엇인가? 모델 내부적으로 자동 학습되는 파라미터가 아닌,모델이 학습되기 전에 사람이 지정해야 하는 설정값을 말합니다. 예시모델주요 하이퍼파라미터RandomForestn_estimators, max_depth, min_samples_splitXGBoostlearning_rate, max_depth, subsample, gamm..

LLM이 사람처럼 말하고 판단하려면 무엇이 필요할까? 이 글에서는 ‘인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)’의 원리와 구조, 실제 효과까지 꼼꼼히 파헤쳐 봅니다. 사람처럼 말하고, 적절한 판단까지 내리는 언어 모델.우리는 이제 단순히 지식을 갖춘 AI를 넘어서, 공감과 균형 감각을 가진 AI를 원하고 있습니다.이를 가능하게 하는 기술이 바로 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback), 즉 인간 피드백 기반 강화학습입니다.ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 고급 AI 모델의 결정적 성능 향상은 대부분 이 단계를 거친 결과라고 해도 과언이 아닙니다. RLHF는 무엇인가? 한 줄 요약부터 시작하자면"AI가 만든 여러 답변 중, 인간이 '가장 바람직한 것..

LLM이 인간처럼 질문에 답하고 명령을 수행하려면 사전학습만으로는 부족합니다. 이 글에서는 '감독학습(Supervised Fine-Tuning)'의 역할과 그 구조적 한계를 깊이 있게 다룹니다. LLM이 아무리 많은 텍스트를 학습했더라도, 단순히 '많이 읽은 AI'일 뿐입니다.실제 사용자의 명령을 이해하고 그에 맞춰 정확한 반응을 하기 위해서는 추가 학습이 필요합니다.바로 그 역할을 하는 것이 감독학습(Supervised Fine-Tuning, SFT) 입니다. SFT란 무엇인가? 쉽게 설명하면…SFT는 “이 입력에는 이렇게 답하라”는 정답지를 주고 모델을 다시 훈련시키는 과정입니다.예를 들어 아래와 같은 데이터로 구성됩니다:[입력] 다음 문장을 영어로 번역하세요: "나는 밥을 먹었다." [출력] I ..