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Data, AI, Tech. & Career71

AI 시대, 블로그 trend - 2 ② 블로그가 살아남을 4가지 이유 AI가 범람하는 시대에 블로그가 과연 살아남을 수 있을까요? 저는 감히 그렇다라고 생각해 봅니다. 물론 변화는 불가피할 것 같습니다. 정보 검색이나  단순 정보성 글들은 AI가 순식간에 생성해버립니다. ChatGPT와 같은 도구만 써봐도 시시각각 새로운 글을 뚝딱 만들어 내고 있죠. 사람 블로거 똑같이 백과사전식 정보를 나열하는 글로는 AI의 속도와 효율을 따라갈 수 없습니다. 검색 사이트들도 AI 기반의 대화형 검색 서비스를 내놓고 있는데요. 단순 정보만 모은 블로그들은 검색 노출도 줄고 그에 따라 수익도 감소하고 있습니다. 하지만 이런 추세에도 불구하고 블로그가 완전히 사라지지 않을 결정적인 이유는 사람들이 가진 강점들이 있어서 AI는 대체가 불가능하다고 생각되요. .. 2025. 3. 10.
AI 시대, 블로그 trend - 1 ① AI 시대, 블로그는 살아남을까?요즘 들어 인공지능이 손쉽게 글을 써주다 보니, 일각에서는 “이제 블로그의 시대는 끝난 것 아닌가?”라는 우려의 목소리도 들립니다. 저 역시 AI가 쏟아내는 콘텐츠의 홍수 속에서 개인 블로그를 지속하는 의미에 대해 고민해 보았는데요. 결론부터 말하면, AI 시대에도 블로그는 여전히 가치 있는 플랫폼이라고 생각합니다. 왜 그런지, 그리고 블로그가 앞으로 어떻게 변화하며 살아남을지 개인적인 견해를 정리해 보겠습니다.목차왜 블로그를 쓸 것인가?블로그는 살아남을까?왜 블로그를 쓸 것인가?블로그를 계속 써야 하는 이유는 생각보다 분명합니다. 블로그는 단순한 취미를 넘어 개인과 독자 모두에게 특별한 가치를 제공합니다. 저는 블로그를 통해 얻을 수 있는 몇 가지 이점이 있다고 생각.. 2025. 3. 7.
Feature Engineering 기법 Feature Engineering의 주요 기법과 예시목차1. 데이터 정제 및 전처리2. 특징 선택 (Feature Selection)3. 특징 추출 (Feature Extraction)4. 특징 생성 (Feature Creation)5. 스케일링과 정규화Feature Engineering은 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 데이터를 변환하고 최적화하는 과정입니다. 본 문서에서는 주요 Feature Engineering 기법과 함께 구체적인 예시를 소개합니다.1. 데이터 정제 및 전처리데이터의 품질이 좋지 않다면 머신러닝 모델의 성능도 낮아질 수밖에 없습니다. 데이터 정제 과정은 결측치 처리, 이상치 탐지 및 제거, 중복 데이터 제거 등의 작업을 포함합니다. 결측치 처리:평균값 또는 중앙값으로 채우.. 2025. 3. 5.
최고의 엔지니어가 되기 위한 습관 최고의 엔지니어가 되기 위한 습관목차개발자가 아닌 엔지니어가 되어라사람을 위한 코드를 작성하라코드 자체에 집착하지 마라일관성을 유지하라코드는 단순할수록 좋다예측할 수 있는 코드를 작성하라소통이 핵심이다빠르게 움직이되, 신중하게 접근하라규칙을 맹목적으로 따르지 마라전문성을 키우고, 자신을 마케팅하라1. 개발자가 아닌 엔지니어가 되어라코드는 단순히 쓰는 것이 아니라 문제를 해결하는 도구다. 단순히 "이렇게 하면 되겠지"가 아니라, "이 방식이 사용자에게 가장 좋은 해결책일까?"를 끊임없이 고민해야 한다. 엔지니어는 단순한 코딩을 넘어, 더 나은 솔루션을 만드는 사람이다. 또한, 단기적인 해결책이 아니라 장기적으로 유지보수하기 쉬운 시스템을 설계하는 것이 중요하다. 좋은 엔지니어는 문제를 정의하고, 최적의 해.. 2025. 3. 5.
Feature Engineering Feature Engineering: 데이터의 가치를 극대화하는 기술 목차Feature Engineering이란?Feature Engineering이 중요한 이유Feature Engineering의 주요 기법과 예시Feature Engineering의 실제 사례Feature Engineering을 효과적으로 수행하는 방법Feature Engineering을 잘 활용하기 위한 전략1. Feature Engineering이란? Feature Engineering(특성 공학)은 머신러닝 모델의 성능을 향상기 위해 원본 데이터를 가공하고 변형하는 과정입니다. 좋은 특징을 만드는 것은 모델의 성능을 좌우하는 중요한 요소이며, 도메인 지식과 데이터 분석 역량이 필수적으로 요구됩니다. 2. Feature Engine.. 2025. 3. 2.
오픈소스 AI 도구 OpenHealth: 자가면역질환 진단의 새로운 가능성 오픈소스 AI 도구 OpenHealth: 자가면역질환 진단의 새로운 가능성목차1. 서론2. OpenHealth란 무엇인가?3. 한국 의료 데이터 환경과 OpenHealth의 가능성4. 오픈소스 의료 AI의 미래5. 나아갈 방향1. 서론 의료 분야에서 AI의 역할이 점점 커지고 있습니다. 특히, 자가면역질환과 같은 난치성 질환의 진단과 연구에 AI를 활용하는 시도가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 흐름 속에서, 최근 등장한 오픈소스 AI 도구 OpenHealth가 많은 관심을 받고 있습니다. 이 도구는 자가면역질환을 조기에 발견하고 연구를 촉진하는 데 도움을 줄 수 있도록 설계되었습니다. 특히, Reddit과 Hacker News에서 소개되면서 더 많은 사람이 주목하고 있으며, 개발자가 한국인이라는 점.. 2025. 3. 1.
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