Study
Step by Step
처음 배우는 사람을 위한 단계별 학습 자료
00AI 서비스 개발 아무것도 없는 상태에서 시작한다 — 파이썬·폴더·설치
파이썬이 깔렸는지 확인하고, 작업 폴더를 만들고, 첫 파일을 실행하고, 도구를 전역에 깐다. 여기서 제일 중요한 명령은 pip 이 아니라 where python 이다.
01AI 서비스 개발 CSV 세 개를 표 세 개로 — 데이터를 넣는다
고객 300명, 상품 200개, 구매와 후기 1,500건을 받는다. 아무것도 설치하지 않고 데이터베이스에 넣는다. 여기엔 모델이 한 번도 안 나오는데, 앞으로 만들 추천의 절반이 여기서 나온다.
02AI 서비스 개발 SQL 로 꺼내본다 — 그리고 데이터 안에 정답이 섞여 있다
네 가지 모양만 알면 된다. 고르고, 이어붙이고, 묶어 세고, 숫자로 거른다. 그런데 꺼내다 보면 낯선 칸 하나가 걸린다. 그게 앞으로 채점의 답안지다.
03AI 서비스 개발 문장을 숫자로 바꾼다 — 낱말이 안 겹쳐도 찾으려면
「건조한 피부에 순한 것」을 SQL 로는 못 찾는다. 그 낱말이 든 상품만 걸리기 때문이다. 문장을 숫자 384개로 바꾸면 뜻이 가까운 것을 찾을 수 있다. 대신 무관한 문장도 0.84 를 받는다.
04AI 서비스 개발 상품 200개를 벡터로 — 그리고 「3만원 이하」가 안 잡힌다
상품 설명을 숫자로 바꿔 DB 에 넣는다. 「건조한 피부에 순한 것」이 낱말 없이 찾아지는데, 「3만원 이하」로 물으면 42,900원이 1위로 온다.
05AI 서비스 개발 고객을 벡터로 — 정답이 5위, 1·2위는 이미 산 물건
구매 이력과 후기를 이어붙여 고객을 숫자로 만든다. 벡터를 만들 때 정답이 섞이면 점수만 좋아지고 에러는 안 난다. 벡터 검색만으로 hit@5 는 10.3% 다.
06AI 서비스 개발 모델을 얹는다 — 그래픽카드를 아예 안 쓰고
지금까지 후보를 찾는 데까지 왔다. 이제 말을 붙일 차례다. 노트북마다 말썽부린 것은 모델이 아니라 그래픽카드였으니, 겹 수를 0으로 박은 판을 만들어 100% CPU 로 돌린다.
08AI 서비스 개발 🔴 후기를 그대로 보내면 이름이 나간다
추천을 만들려면 후기를 줘야 하는데, 1,500건 중 152건에 전화번호가 들어 있다. 정규식으로 지워봤더니 42건만 잡혔다.
09AI 서비스 개발 이름은 정규식으로 못 잡는다 — 안 꺼내는 것이 먼저다
이름을 정규식으로 잡으려 하면 「정돈된」을 사람 이름으로 잡는다. 고객표로 대조하면 오탐은 없는데 60건이 남는다. 그래서 순서를 뒤집는다.
10AI 서비스 개발 답의 모양을 고정한다 — 추천을 JSON 으로
「JSON 으로 줘」라고 부탁하면 대체로 준다. 대체로가 문제다. 형식을 강제로 고정하는 법과, 형식이 맞는데 없는 상품을 추천하는 더 나쁜 경우를 같이 본다.
11AI 서비스 개발 자를 만든다 — 골든셋 30명으로 채점한다
지금까지 추천을 눈으로 봤다. 오늘부터 센다. 숨겨둔 300건에 이름을 붙이고, 30명을 돌려 점수를 낸다. 그런데 점수보다 먼저 봐야 할 숫자가 하나 나온다.
12AI 서비스 개발 조건은 SQL 이 자르고, 뜻은 벡터가 고른다
4편에서 「3만원 이하」에 42,900원이 1위로 왔다. 여기서 푼다. 그런데 조건을 걸면 정답도 같이 잘려나간다 — 30명으로 고른 최선이 300명에서 뒤집힌다.