요즘 행복한 일이 많다. 예쁜 연애도 시작했고, 사실 이게 제일 큰 거 같긴 한데.좀 삶의 원동력이 된달까? 그런 느낌이 있다. 서로 잘 맞기도 하고 (아직 만난 지 오래되지는 않았지만) 그렇다.연락도 막 째각째각 해야 하는 압박감도 없고 서로서로 시간 날 때 하는 편이다. 전화도 막 정기적으로 해야 한다는 부담감도 없고. 만났을 때 설레고, 표현 잘 하고 그러면 된 거 아닐까 하는 생각이다. 그래서 결론은 요즘 여자친구 덕분에 삶을 살아가는 의미가 하나가 추가된 느낌이다. 그리고 여자친구로부터 동기도 얻고 있다. 이미 취업을 해서 열심히 준비중인 여자친구를 보면서, 나 또한 무언가를 열심히 해야지라는 느낌이 들게 한다.그리고 이제 받고 있는 심리 상담이 절반을 지나 마지막을 향해 달려가고 있다. 이 심..

좋아, 오늘은 Hugging Face Transformers 라이브러리 심화 문제를 준비했어. 지금까지는 모델 불러오기, 분류, 요약, 번역 등 기본적인 예제를 다뤘다면, 오늘은 직접 모델을 활용해서 커스텀 작업을 수행해보는 실전 문제야. ✅ 오늘의 목표 문장 요약 + 감정 분석 연계 처리사용자 질문에 대한 문맥 기반 QA문장 임베딩 기반 유사도 비교에러 핸들링을 고려한 실전 번역기 만들기 🧠 Problem 01: 감정 분석 기반 요약 필터링 주어진 여러 문장을 요약한 뒤, 긍정적인 내용만 필터링해서 출력하라.from transformers import pipelinesummarizer = pipeline("summarization")classifier = pipeline("sentiment-ana..

좋아, 오늘은 허깅페이스(🤗 Transformers) 심화편 들어간다!기초 파이프라인은 마스터했으니까, 이제는 다음과 같은 걸 해볼 거야: ✅ 오늘의 심화 미션 주제: 커스텀 모델 불러오기 & 직접 입력값 처리하기 🔧 Problem 01: 토크나이저와 모델 직접 사용하기 다음 문장을 BERT 모델로 임베딩 벡터를 뽑아보자.from transformers import AutoTokenizer, AutoModelimport torch# 모델과 토크나이저 불러오기tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")# 문장 입력sentence = "H..