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랭체인 개념과 활용법으로 앱 개발하기 랭체인은 거대 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자들은 다양한 인공지능 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 목차 랭체인이란 무엇인가? 랭체인의 기본 개념 설명 거대 언어 모델과의 관계 애플리케이션 라이프사이클 랭체인의 활용 사례 대화형 챗봇 개발하기 질의응답 시스템 구축 워크플로우 자동화 도입 .. 2025. 1. 25.
카카오톡 일본어 학습 챗봇 만들기 가이드 일본어 학습을 위한 카카오톡 챗봇 제작 방법을 소개합니다. 간단한 설정과 활용으로 외국어 학습의 새로운 길을 열어보세요. 목차 카카오톡 챗봇 개발 기본 설정 카카오 i 오픈빌더 계정 생성 방법 챗봇과 카카오톡 채널 연결하기 Python 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치 Flask로 챗봇 서버 구축하기 Flask의 장점과 기본 구조 이해하기 POST 요청 처리 및 응답 반환 설정 Fl.. 2025. 1. 22.
챗봇 혁신과 고객 서비스 향상 방안 챗봇은 현대 고객 서비스의 핵심 도구로 자리매김했습니다. AI 기술 발전으로 더욱 개인화된 고객 경험을 제공합니다. 목차 챗봇의 발전 역사와 현황 챗봇의 기원과 진화 AI 기술의 적용과 진보 모바일 환경에서의 챗봇 사용 챗봇이 제공하는 고객 서비스 장점 24시간 고객 지원 가능성 운영 비용 절감 효과 고객 데이터 분석과 개인화 서비스 챗봇의 유.. 2025. 1. 22.
경사하강법과 옵티마이저 경사하강법 알고리즘 경사하강법은 이름에서 유추할 수 있듯이 기울기(경사, Gradient)를 이용하여 손실함수의 값을 최소화하는 방법이다. 함수의 경사(즉 미분값)를 이용하여 현재 위치에서 가장 낮은 방향으로 이동하며 최솟값에 도달하는 방식이다. 그러므로 경사하강법은 함수의 최솟값을 찾는 반복적인 최적화 알고리즘이라고 할 수 있다. 머신러닝에서 우리가 조정하고자 하는 값(변수)은 가중치(weight, w)와 바이어스(bias, b)이다. 따라서 손실함수를 w와 b에 관한 함수로 생각하면 된다. 함수를 미분하면 기울기를 얻을 수 있다. 손실함수의 미분계수가 음이라면 w를 양의 방향으로, 손실 함수의 미분계수가 양이라면 w를 음의 방향으로 이동시킨다. (이때 w를 얼마만큼 이동시키는지를 학습률이라고 한다) .. 2024. 3. 18.
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