2023년 AI로 더 나은 소프트웨어 엔지니어링 팀을 만드는 방법 2023년, AI는 더 이상 미래의 도구로 여겨지지 않는다. 엔지니어링 팀에 생성형 AI 기능을 보강하여, 경쟁력을 확보하고 개발자가 그 어느 때보다 더 스마트하고, 빠르고, 효율적으로 작업할 수 있도록 지원하는 것이 일반화될 것입니다. 소프트웨어 개발에 AI를 사용하는 이유는 무엇인가요? > AI를 도입한 회사의 61%가 기한내에 프로젝트를 완료했다. > AI를 도입하지 않은 회사는 47%가 기한내에 프로젝트를 완료했다. > AI를 도입하면 약 30%의 생산성 향상을 기대할 수 있다. * 64-47 = 14, 14/47은 약 0.298, 즉 29.8%입니다. * 데이터 소스: https://www.pmi.org/-/media/pmi/do..

tsai 3.2k https://github.com/timeseriesAI/tsai tsai는 분류, 회귀, 예측, 대입과 같은 시계열 작업을 위한 최신 기술에 중점을 두고 파이토치 및 패스트아이를 기반으로 구축된 오픈 소스 딥 러닝 패키지입니다. tsfresh 7.2k https://github.com/blue-yonder/tsfresh tsfresh는 파이썬 패키지입니다. 이 패키지는 소위 특징이라고 하는 많은 시계열 특성을 자동으로 계산합니다. 또한 이 패키지에는 회귀 또는 분류 작업에서 이러한 특성의 설명력과 중요성을 평가하는 메서드가 포함되어 있습니다. darts https://github.com/unit8co/darts 5.6k Darts는 시계열에 대한 사용자 친화적인 예측 및 이상 징후 탐..

"세계에서 가장 정확한 번역기" DeepL 사용시 꿀팁 공유합니다. DeepL 애플리케이션을 실행해 놓은 상태에서, 번역하고자 하는 문장을 선택하고 "커맨드+C+C"하면 선택한 영역이 번역됩니다. 참고로 윈도우즈는 "컨트롤+C+C". 단축키를 사용하니까 아주 편하네요. https://www.deepl.com/translator DeepL 번역: 세계에서 가장 정확한 번역기 텍스트 및 전체 문서 파일을 즉시 번역하세요. 개인과 팀을 위한 정확한 번역. 매일 수백만 명이 DeepL로 번역합니다. www.DeepL.com

게임에서 증요한건 이기는 것. 이세돌도 얼마나 다시 ai를 깨고 싶었을까요. 프로들은 정석으로만 깨려고 해서 이기지 못했을듯하네요. 비록 꼼수? 지만, 이겼다는게 대단합니다. 이 꼼수가 오래가진 못하겠지만요. 강자를 이기는 방법은 정면돌파는 아닌것 같습니다. 최강의 전사 아킬레스도 아킬레스건이 있듯이, 누구나 약점은 있기 마련인가봅니다. https://www.youtube.com/live/NbaM84BEAA0?feature=share

"시계열 예측을 위한 해석 가능한 딥 러닝"이란 제목의 블로그 내용을 요약합니다. 이 글은 구글 AI 블로그에 실린 내용이며, International Journal of Forecasting에 실린 TFT(Temporal Fusion Transformer) 논문의 저자인 O. Arik, Tomas Pfister가 작성했습니다. MONDAY, DECEMBER 13, 2021 Posted by Sercan O. Arik, Research Scientist and Tomas Pfister, Engineering Manager, Google Cloud https://ai.googleblog.com/2021/12/interpretable-deep-learning-for-time.html Interpretable..

conda와 venv는 모두 파이썬 가상 환경을 만들고 관리하는 데 사용되는 도구입니다. 이들의 차이점과 특징을 설명하고, 실제 명령어를 요약해서 비교합니다. conda와 venv의 주요 차이점: 항목 conda venv 패키지 관리 패키지 관리자이자 환경 관리자로, 파이썬 외부의 패키지와 종속성을 관리할 수 있음 파이썬 내에서 가상 환경을 생성하는 데만 사용됨 크로스 플랫폼 호환성 크로스 플랫폼이며 다양한 운영 체제 전반의 환경을 관리할 수 있음 호스트 시스템으로 제한됨 사용 편의성 패키지 설치 및 종속성을 자동으로 처리하기 때문에 일반적으로 사용하기 쉬움 패키지를 수동으로 설치하고 관리해야 함 환경 사용자 지정 다양한 버전의 Python으로 환경을 만들 수 있음 호스트 시스템과 동일한 버전의 Pyth..