🔁 OpenAI 기반 MCP 에이전트를 Gemini 기반으로 바꾸는 실전 사례 최근 다양한 LLM(대형 언어 모델)이 등장하면서, 기존 OpenAI 기반 프로젝트를 다른 모델(Google Gemini, Claude, Mistral 등)로도 유연하게 실행할 수 있는 구조를 갖추는 것이 매우 중요해졌습니다. 이번 글에서는 제가 직접 실습해 본 MCP (Model Context Protocol) 기반 Youtube 추천 에이전트를 OpenAI에서 Google Gemini로 교체한 과정을 공유하고자 합니다. 기존 코드: mcp_client.py (OpenAI 기반) 새 코드: mcp_client_gemini.py (Google Gemini 기반) 기존 코드는 https://github.com/dabidstudio/python_mcp_agent 참조했습니다...
Web Stable Diffusion으로 AI 이미지 만드는 방법 이미지 생성은 인공지능 분야에서 많은 연구와 관심을 받고 있는 분야입니다. 그 중에서도 Stable Diffusion은 이미지 생성에 효과적인 방법 중 하나입니다. Stable Diffusion은 이미지 생성에 확률론적인 방법을 사용하여 안정적이고 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 블로그에서는 Stable Diffusion을 이용하여 AI 이미지를 만드는 방법과 그 과정을 소개하겠습니다. Stable Diffusion 소개 Stable Diffusion은 이미지 생성에 사용되는 확률론적 모델 중 하나로, 이미지의 점진적인 변화를 통해 원하는 이미지를 생성하는 방식입니다....
이 글은 GPT를 통해 자동으로 생성한 블로그 글입니다 생성형 인공지능 text-to-image 딥러닝 모델 TOP3 인공지능 기술은 지속적으로 발전하고 있습니다. 그 중에서도 텍스트를 이미지로 변환해주는 생성형 인공지능 모델은 많은 관심을 받고 있습니다. 이번 글에서는 생성형 인공지능 text-to-image 딥러닝 모델 중에서 TOP3를 소개하겠습니다. 1. GAN (Generative Adversarial Network) GAN은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성된 인공지능 모델입니다. 생성자는 랜덤 벡터를 입력받아 이미지를 생성하는 역할을 하고, 판별자는 생성된 이미지와 실제 이미지를 구분하는 역할을 합니다....
Introduction 많은 AI 경진대회를 나가면서 느낀점은 머신러닝에 대한 이해도 중요하지만, 데이터 전처리와 모델링을 하는데 시간을 얼마나 쏟느냐도 매우 중요한 포인트라는 점입니다. 따라서 지금까지 생각만하고 사용하지 못했던 Auto ML읉 사용해 봐야겠다고 생각했습니다. 왜냐하면 Domain 지식과 EDA를 통해 얻은 insight로 데이터를 처리하는 것이 내가 노력을 해야 하는 부분이고, 그 이후 모델링을 위한 전처리와 좋은 모델을 고르거나 Feature Selection 하는 부분은 컴퓨터가 더 잘 해낼 수 일이라고 생각했기 때문입니다. Auto ML을 사용가능 여러가지 Tool중에 예전에 수업에서도 잠깐 배웟던 Pycaret을 사용해 보려 합니다....
이포스트는 이미지를 딥러닝으로 분류할 때 데이터 셋이 적고 통상적으로 퍼져있는 이미지 데이터셋을 사용하지 못할 때 유용한 방법에 대한 포스트입니다. Introduction 앞서 서술한 “통상적이지 않은 이미지 분류에 대한 고찰” 포스트에서 명품 손목시계 이미지 분류를 진행할 때 적은 이미지 셋을 CROP, Transfer Learning(전이학습)등을 통해 한계를 극복한 방법을 서술했습니다. 이번 포스트에서는 분류가 잘 안된 이미지를 분석하고 해결방안을 찾은 사례에 대해서 소개하고자 합니다. 왜 분류가 제대로 되지 않았는가? 앞선 model도 분명 괜찮을 정도의 성능이 나왔지만, 더 높은 성능을 위해서 데이터 분석이 필요하다고 느꼈습니다....