Dream Factory

유튜브 https://youtu.be/glhfZTWfjxE 기존 문제점 (고비용과 높은 사양의 메모리 필요) SDXL(Stable Diffusion XL)은 고품질의 사실적인 콘텐츠 생성을 가능하게 하는 제너레이티브 AI 모델임. 그러나 이 모델을 사용하려면 높은 계산 비용과 메모리 요구 사항에 대응해야 함. SDXL은 이전 버전보다 UNet 컴포넌트가 약 3배 더 크며, 이로 인해 프로덕션 환경에서의 배포가 어려웠음 문제점 해결 - (또 하나의 변화) 2023.10.3일 Google은 Hugging Face Diffusion team의 도움을 받아 Hugging Face Spaces에 초고속 SDXL 추론앱을 출시하였음 - (허깅페이스와 구글 공동 작업으로 해결) 허깅 페이스 디퓨저(Hugging Fa..

유투브 https://youtu.be/ATzUl_wIyU4 해외금융계좌 신고제도 1. 해외금융계좌 신고제도란? - 거주자 또는 내국법인이 보유하고 있는 - 해외금융계좌 잔액(현금·주식·채권·펀드·보험･가상자산 등 모든 자산)의 합이 해당연도 매월 말일 중 어느 하루라도 5억원을 초과하는 경우 - 그 금융계좌의 정보를 다음 연도 6월 1일부터 30일까지 - 납세지 관할 세무서에 신고하는 제도임 2. 도입 배경 국내자본의 불법적인 해외유출과 역외소득탈루를 사전에 억제하고자 해외금융계좌 신고제도를 도입하여 2011년 처음으로 시행함 [참고] 관련 법령 국제조세조정에 관한 법률 제52조~제57조, 제62조 국제조세조정에 관한 법률 시행령 제92조~제97조, 제102조 국세기본법 제84조의2, 제85조의5, 같은..

들어가며 프로그래밍 등을 하다 보면 변수, 함수 등에 대한 이름을 정할 때마다 어떻게 하나 하는 고민이 항상 있습니다. 저 또한 처음에는 솔직히 편한데로 한 경우가 많습니다. 프로그래밍에서 변수, 함수, 클래스 등의 이름을 지을 때 사용하는 "Naming Convention (네이밍 컨벤션)"은 코드의 가독성과 유지 보수에 큰 영향을 미칩니다. 이번 글에서는 네이밍 컨벤션의 종류와 각각의 특징, 사용 사례에 대해 알아보겠습니다. 네이밍 컨벤션의 중요성 프로그래밍에서 공백은 예약된 문자로, 변수나 함수의 이름에 공백을 사용할 수 없습니다. 예를 들어, `number of donuts`라는 변수명을 직접 사용할 수 없으며, 이를 연결해주는 네이밍 컨벤션을 사용해 `numberOfDonuts`나 `number..

생활 업종에 있어 창업 및 경영에 있어 관련 상권에 대한 정보 파악은 필수 정보입니다. 그리고 그러한 정보가 전국에 대하여 시각적으로도 쉽게 활용할 수 있다면 정말 도움이 될 수 있을 것입니다. 이러한 정보가 국세청에 의하여 제공되기 시작하였습니다. https://youtu.be/WT92l_mYgdU - YouTube www.youtube.com

추석 명절을 맞이하여 파이썬을 이용하여 보름달 맞이와 함께 매일 변하는 달의 모습을 관측해보겠습니다. 추석 명절 잘 보내세요. 관련 영상 https://youtu.be/WkIPoKp5XzY 관련 코드

각종 사진이나 이미지에서 배경을 제거하고 싶은 경우가 종종 있습니다. 이런 파이썬을 이용하여 몇 줄 안되는 작업으로 정말 쉽게 제거가 가능합니다. https://youtu.be/GeBy91KPaRA

https://youtu.be/FCjXop153Rk

트랜스포머에서의 Attention 시각화: BERT를 활용한 실습 1. 트랜스포머와 Attention 트랜스포머는 자연어 처리 분야에서 중요한 아키텍처입니다. 그리고 그 핵심은 'Attention' 메커니즘입니다. Attention은 입력 데이터의 중요한 부분에 '주의'를 기울이게 하는 방법으로, 문장의 다양한 구문적 및 의미적 관계를 동시에 학습할 수 있게 해줍니다. 2. Attention 시각화의 중요성 Attention 메커니즘의 작동 방식을 직관적으로 이해하는 것은 복잡할 수 있습니다. 따라서, 시각화 도구를 사용하여 모델이 어떤 부분에 주의를 기울이는지 직관적으로 파악하는 것이 필요합니다. 3. BERT와 bertviz BERT는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 모델로, 다양한 NLP 작업에서..

Hugging Face에서 기존의 모델을 이용하여 (1) 특성추출 및 (2) Fine-tuning을 통하여 모델을 쉽게 훈련시키는 것을 해 볼 수 있습니다. 이를 통해 인공지능 모델을 이해하고 쉽게 다가갈 수 있습니다. 아직도 어려운 부분이 있겠으나 과거에 비하여 Hugging Face 등을 통하여 훨씬 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 감사합니다. https://youtu.be/F5JyQ08YQBM

자연어 처리(NLP)에서 "토큰"과 "토큰화"는 중요한 개념입니다. 이들에 대한 간단한 살펴 보겠습니다. 토큰 및 토큰화 1. 토큰(Token): - 토큰은 텍스트를 구성하는 개별 단위를 의미합니다. 토큰은 대체로 단어를 의미하지만, 문장 부호나 다른 문자열도 토큰이 될 수 있습니다. - 예를 들어, 문장 "안녕하세요, 저는 ChatGPT입니다."에서 "안녕하세요,", "저는", "ChatGPT입니다."는 각각 토큰으로 간주될 수 있습니다. 2. 토큰화(Tokenization): - 토큰화는 주어진 텍스트를 토큰으로 분리하는 과정을 의미합니다. - 토큰화는 여러 방법으로 수행될 수 있습니다. 가장 간단한 방법은 공백을 기준으로 텍스트를 분리하는 것입니다. 그러나, 다양한 언어와 문맥에서는 더 복잡한 토큰..