머신러닝 - DEEPLINK CORE Lab

OpenAI API 비용 최적화 가이드(최신 ChatGPT-4.5모델 포함)

2월 27일, GPT-4.5 모델이 발표되었다. OpenAI API는 ChatGPT를 포함하여 다양한 AI 모델을 제공하며, 각 모델 사용 시 토큰 단위로 과금된다.

최근 출시된 GPT-4.5는 OpenAI의 또다른 차세대 메인스트림의 자연어 처리 모델로, 뛰어난 창의적 작업 수행 능력과 복잡한 문제 해결 능력을 갖춘

AI 및 데이터 분석 프로젝트에서 SQL 최적화는 필수적인 기술이다.이번 포스트에서는 대용량 데이터 처리, 인덱스 최적화, 실행 계획 분석, 데이터 웨어하우스

머신러닝과 데이터 분석에서 SQL은 필수적인 도구이다.이번 포스트에서는 JOIN, 집계 함수, 서브쿼리를 사용하여 더욱 복잡한 데이터 분석을 수행하는 방법을 데이터 사이언스

데이터 기반 애플리케이션을 구축할 때 데이터베이스는 필수적인 요소이다. Streamlit은 간단한 코드만으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있을 뿐 아니라, SQLite와 같은

ChatGPT Pro는 OpenAI가 새롭게 선보인 프리미엄 서비스로, 연구자, 개발자, 데이터 과학자 등 전문 사용자들을 위해 설계된 고급 인공지능 모델을 제공하는

Streamlit은 데이터를 기반으로 한 애플리케이션 개발에 적합하며, 외부 API와의 통합은 Streamlit의 활용도를 한층 높여준다. 이번 포스트에서는 외부 API를 Streamlit과 연동하여

실시간 데이터 시각화는 데이터 분석 애플리케이션에서 매우 유용한 기능이다.Streamlit 실시간 데이터 시각화 방법을 사용하면 Python 기반으로 손쉽게 실시간 대시보드를 구축할

Streamlit은 Python을 사용하여 데이터 기반 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 개발할 수 있는 오픈 소스 라이브러리이다. 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어들이 데이터

데이터 사이언스과 머신러닝에서 고차원 데이터는 매우 일반적이다. 하지만 고차원 데이터를 분석하고 시각화하는 것은 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 t-SNE(t-Distributed Stochastic