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How I use LLMs 영상 요약 https://www.youtube.com/watch?v=EWvNQjAaOHw목차1. 🌐 다양한 LLM 서비스와 그 발전2. 📝 언어 모델과의 상호작용 이해하기3. 🤖 LLM의 두 가지 주요 단계4. 🧠 사고 모델과 이유 찾기5. 🛠️ LLM과 Python 인터프리터의 강력한 통합 이 비디오는 llm(large language model)을 실용적으로 사용하는 방법을 소개합니다. chatsheepd를 예시로 들어, 텍스트 인터페이스를 통해 llm과 상호작용하는 기본 원리를 설명하고, 다양한 llm서비스( gemini, claude, grok등)와 그 특징을 비교합니다. 또한, llm의 지식은 사전 학습 데이터에 기반하며, 최신 정보는 도구 사용을 통해 제공해야 함을 강조합니다. 모델 선택의 중.. 2025. 5. 5.
내가 뽑는 2024 KIAF-FRIEZE 기대작 2013년부터 지금까지 키아프에 매년 참가하고 있지만, 해가 갈수록 저의 기대는 점점 커지고 있습니다. 작년에만 해도 전주부터 설렜었는데, 올해는 한달전부터 설레고 있으니 말입니다.아직 아트주간이 2주 남았으니 기다리면서 올해 KIAF- FREIZE에서 보고 싶은 작품을 한번 꼽아 보려고 합니다.   첫 번째로 주목하고 싶은 작품은 제니퍼 파커(Jennifer Packer)의 "The Eye Is Not Satisfied With Seeing"입니다. 파커는 인물화와 정물화를 통해 흑인의 정체성과 삶의 복잡성을 표현하는 작가로, 특히 이 작품에서는 정밀한 붓질과 강렬한 색채를 통해 인물의 내면을 섬세하게 묘사합니다. 이 작품은 2023년 프리즈 뉴욕에서 큰 호평을 받았으며, 관객들로 하여금 인물의 감정을.. 2024. 8. 18.
P-value 1. P-Value 구하기(이산형 확률 분포를 가지는 범주형 변수) P-value = 특정한 경우의 수가 발생할 가능성 + 그것과 동일한 확률이 나올 가능성 + 그것보다 희귀한 경우가 발생할 가능성 *단 양측 검정일 경우에 해당 특정한 사건이 일어날 확률과 그 사건의 P-Value는 다르다. 동일한 확률이 나올 다른 가능성이나 그것보다 희귀한 경우 발생할 가능성을 더해주는 이유는, 구하고자 하는 사건의 P-value에 해당 사건이 특별한 일인 것 같아도 그것과 같은 확률값을 가지거나 그것보다 희귀한 사건들이 존재할 경우 그 사건의 특별함이 떨어진다는 것을 의미하고, 이에 대한 정보를 함께 반영해주기 위함. Pr(4H1T)= 5/32 = 0.15625 P-Value(4H1T)= Pr(4H1T)+ Pr(1H.. 2023. 10. 2.
PO, PM/TPM 직무 역할 종합 PO -고객을 대변하면서 사업적인 가치를 창출할 수 있는 가설 설정 -가설을 검증할 방법을 계획하고, 개발 및 디자인 요구사항 정의 -성공지표, 세부 지표 등을 검토하고 데이터 분석 진행 -에픽/스토리 등의 개발 티켓 생성 -U/T진행 후 고객 피드백을 정리하고 공유 -고객 및 유관부서와의 소통을 통해 개발 백로그 관리 전략가 PM/TPM -개발 조직과 협의하여 개발 일정 정의 -구체적인 개발 티켓 생성 및 정리 -타 개발 조직과 협력해야할 경우, 요구사항 정리 및 회의 진행 -상세한 테스트 방식 기획 후 , 테스트 진행 -신규 기능 또는 프로덕트에 대한 사용 설명서 작성 및 배포 -고객 및 유관 부서의 상세 문의에 대한 답변 실행자 *출처: 김성한, 조직을 성공으로 이끄는 프로덕트 오너.. 2023. 10. 2.
VOC VOC 리포트 사용자 ID 고객분류 문의사항/의견 문의분류 접속경로 기기종류 앱버전 정보 OS정보 브라우저 정보 최초 가입일자 최근 30일간 거래량 최근 90일간 거래량 최근 1년간 거래량 최근 30일간 접수되는 VOC 수 최근 1년간 접수되는 VOC 수 *출처: 김성한, 조직을 성공으로 이끄는 프로덕트 오너, 세종서적(2020) 2023. 10. 2.
A/B 테스트와 P값을 활용한 가설 검증법 A/B테스트: 새로운 디자인이나 기능에 노출된 B그룹 고객들이 A그룹과 비교했을 때 어떤 결과를 나타내는지 확인해 보는 테스트. A그룹: 신규 디자인 또는 기능에 노출되지 않는 이용자 B그룹: 신규 디자인 또는 기능에 노출되는 이용자 새로운 기능 배포 후, A그룹과 B그룹이 50% 씩의 트래픽 수용하면 테스트할 준비 완료 P값(유의확률): 테스트 결과의 신뢰도를 나타내는 값. 실험의 결과가 우연히 나타난 것인지 아닌지 판단할 때 사용 A/B테스트의 통계적 유의도가 100%에 가까워야 신뢰할 수 있다. 이 통계적 유의도를 산출하려면, 1에서 P값을 빼야 한다. ex) A/B테스트 진행 시, P값이 0.02가 나오면 98%의 유의도를 가진 것. P값이 0으로 수렴할 수록 A/B테스트의 통계적 유의도의 100.. 2023. 10. 2.
대시보드, 티켓 아래와 같이 각 부서와 공유할 수 있는 프로덕트별 대시보드 만들거나, 티켓으로 생성해 두기. 요청일자 요청자 이름 및 소속팀 요청사항 또는 기능 명칭 간략한 설명 우선순위(P0 최우선, P1 가급적 완료 필요, P2 완료되면 도움 됨, P3 완료되지 않아도 지장 없음) 티켓 링크 ETA 개발상황 기타/메모 대시 보드 장점 PO, 유관부서, 개발조직 모두 한 곳에서 최신 정보 확인 가능 개발 조직은 링크된 티켓 열람하여 상세 요구사항 확인 가능 유관부서는 개발 현황 및 ETA 확인 가능 주간 회의 때 대시보드 내용 위주로 진행 시, 수정사항 바로 반영 가능 백로그 관리 방법 스프레드 시트에 관리 시트 다수 생성: 1. 전체 백로그, 2. 현재 스프린트, 3. 지난 스프린트 기능명칭 기능 설명 요청자 요청일.. 2023. 10. 2.
업무별 역할 책임업무 개발매니저 TPM PO 1 유관부서 회의 필요 시 참석 주기적으로 참석 항상 참석 및 주도 2 로드맵, OKR, 기타문서 검토 및 첨언 검토 및 첨언 작성 및 수정 3 우선순위 설정 검토 및 첨언 검토 및 첨언 설정 및 설명 4 유관부서 소통 필요 시 기여 주기적으로 기여 주기적으로 기여 5 기술 이슈 해결 및 기록 주시 및 대응 주시 및 대응 6 스크럼 회의 주도 및 참여 주기적 참석 기대 참석 및 설명 7 스프린트 계획 주도 및 업무 할당 주기적으로 참여 주도 및 설명 8 데이터 및 수치화 필요 시 검토 충분한 이해 보유 설정, 생성, 설명 9 개발 완료 공지 필요 시 검토 PO검토하에 작성 필요 시 작성 10 마이너한 이슈 야간 담당자 할당 가능하면 대응 가능하면 대응 Scrum: 애자일을.. 2023. 10. 2.
신규 개발 위한 티켓 생성 시 활용하는 3가지 1. 에픽 Epic 큰 목표를 잡아주는 역할, 새로운 프로덕트 만들거나 중요한 신규 기능 개발할 때 활용 에픽 티켓 아래 스토리 티켓 다수 생성해서 관리 미리 작성한 문서의 핵심 내용 기입: 목적, 개발 타당성, 목표, 주요 수치 등 포함 에픽 티켓만으로 충분히 설명된다면 별도 문서 작성 생략해도 되지만, 개발 조직에서만 사용되므로, 타 부서나 상사 공유시 별도 문서 필요한 경우가 대부분 2. 스토리 Story 에픽을 달성하기 위해 크게 분류하는 것이 스토리. 통상적으로 사용자가 어떤 것을 할 수 있는지 설명 ex) 사용자가 지도상에서 현재 이동중인 배달원의 위치를 확인할 수 있어야 한다. 지도상에 실시간 배달원 위치 표기 스토리 티켓 내에도 에픽과 비슷하게 목적, 개발 타당성, 주요 수치 등을 작성하지.. 2023. 10. 2.