학습에는 생성형 Ai를 사용하는데, 챗지피티 대신 제미나이를 사용하였다. 재미나이는 유료버전대신 무료버전을 사용하는데, 누구나 쉽게 접근하기 위함인것같다.
여타 다른 챗봇(심심이 같은)과 달리 생성형 ai는 자연스러운 대화가 가능하다. 사용자의 생각을 예측하고 다음 대화를 이어갈 수 있다.
대화의 맥락을 파악하여 최대한 다양한 답변을 하도록 설계되어서 같은 질문을 하더라도 다른 답변이 나올 수 있다. 이를 답변의 무작위성이라고 한다. 어떤 분야에서 질문을 하고, 어떤 대화를 이끌어 나가고, 어떤 배경 지식을 가지고 있는지 질문에 묻어나오는데, 이를 ai가 파악하여 같은 질문에 다른 답변을 하는 것이다. 파이썬 코드도 마찬가지다. 같은 코드에 대한 질문을 해도 동일한 코드를 주지 않을 수 있다.
데이터 분석에 파이썬을 왜 사용해야 하는지에 대해 학습했다. 파이썬은 배우기 쉬운편인데, 코드가 간편하고 직관적이다. 자바와 비교했을때 코드의 구성이 간단한 것을 알 수 있었다. 또 다양한 라이브러리를 제공한다. 원한다면 가져와서 쓸 수 있다.(NumPy,pandas, Sklearn 등)
대표적인 데이터 분석 툴은 파이썬 외에 엑셀, Spotfire, R이 있다. 반도체 공정같은 경우에는 데이터 크기가 큰데, 소규모 데이터 처리 및 관리에 쓰이는 엑셀에 비해 파이썬은 자유롭게 데이터 분석을 할 수 있다. 강의에서는 500메가바이트의 데이터를 엑셀로 실행하는데는 20초가 걸렸고, 파이썬으로 실행하는데는 6초가 걸린것을 보여주었다. 데이터 줄어오는데만 3배 정도의 효율을 보여주었다.
즉, 파이썬은 쉬운 학습, 빠른 개발 속도, 다양한 라이브러리, 광범위한 커뮤니티에 이점이 있다는 것을 학습하였다.
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