어쩌다데싸

웹서비스를 운영하려면 어디서 실행할지 결정해야 합니다. GCP(Google Cloud Platform)에서는 Cloud Run을 이용해 손쉽게 컨테이너 기반 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.이번 글에서는 로컬에서 작성한 Streamlit/Docker 애플리케이션을 Cloud Run에 올리는 과정을 단계별로 정리해보겠습니다.( 아래 코드는 Mac 을 기준으로 작성되었습니다. 윈도우는 코드 문법이 다를 수 있습니다!) 1. GCP CLI 설치하기macOSCloud Run을 쓰려면 먼저 Google Cloud SDK(gcloud CLI)를 설치해야 합니다.macOS 사용자는 Homebrew를 이용하면 간단하게 설치할 수 있습니다.# Homebrew 사용brew install --cask google-clo..

이 글은 최신 추천 시스템의 기술 트렌드부터, 실제 서비스에 도입할 때 반드시 고려해야 할 설계·운영 포인트까지 정리했습니다. 데이터, 모델, 아키텍처, 윤리를 아우르는 ‘시스템 전체’ 관점에서 접근하려는 실무자에게 실질적인 가이드를 제공합니다. 추천 시스템 접근 방식추천 시스템을 처음 시작하면 보통 위의 그림 속 내용들을 가장 먼저 떠올립니다. 콘텐츠 기반, 협업 필터링, 하이브리드 추천 모델로 대표되는 전통적인 추천 시스템 분류죠. 하지만 오늘날 추천 시스템은 이러한 알고리즘 분류만으로 설명하기 어렵습니다. 알고리즘에 집중하기 보다는 데이터 종류와 처리 방식, 실시간성, 대규모 분산 아키텍처, 윤리성, LLM·GNN·강화학습 등의 최신 기법이 함께 고려되는 '시스템 전체' 접근이 주류가 되었습니다..

글또 10기의 마지막 공식 회차가 오늘로써 끝난다. 6개월이 이렇게 빠르게 지나갔다는 것도, 이제 끝이라는 사실도 아직은 실감이 나지 않는다. 아쉬움이나 슬픔보다 먼저 든 감정은 ‘이게 진짜인가?’ 싶은 얼떨떨함이었다. 아직은 글또를 온전히 떠나보낼 준비가 되지 않아서일까. 아니면, 비록 공식 일정은 끝났지만 그동안 쌓아온 시간과 경험은 내 안에 그대로 남아 있다는 걸 알기 때문일까. 나조차도 모르겠는 지금의 마음을 정리하기 위해 글또를 처음 시작했던 9기부터 하나씩 정리해보기로 했다.  글또 9기 : 시작은 작은 클릭 하나에서글또의 존재는 우연히 읽은 블로그 글에서 처음 알게 됐다. 대학원을 고민하던 중 이수진님의 블로그 글을 읽게 되고, 글에 빠져들어 다른 글을 읽어보다 글또 관련 회고글을 읽었다. ..

목차 YouTube API를 활용하면 유튜브 데이터를 자동으로 가져오거나 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 동영상의 조회수, 좋아요 수, 댓글 개수를 확인하거나, 채널의 구독자 증가 추세, 시청 시간 등의 통계를 분석할 수 있습니다.이 글에서는 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 Google Cloud Console에서 API 키를 생성하는 과정부터, Python을 이용한 API 요청 코드 작성 및 실행 방법까지 다룰 예정입니다.  YouTube API 종류API역할주요 기능인증 방식YouTube Data API v3유튜브 동영상, 채널, 댓글, 재생목록 등의 정보 조회 및 관리- 동영상 조회수, 좋아요, 댓글 가져오기 - 채널 정보 조회 (구독자 수 등) - 동영상 업로드 및 삭제 - ..

최근 데이터 분석이 다양한 산업에서 중요한 역할을 하고 있지만, 특히 마케팅이 중요한 이커머스 분야에서는 더욱더 필수적입니다. 저도 경영학을 전공했지만, 오랜만에 다시 접하니 마케팅 용어들이 가물가물하더라고요. 그래서 이커머스와 마케팅 데이터 분석에 자주 등장하는 주요 용어들을 한 번 정리해보려 합니다. 퍼널 분석 (Funnel Analysis)Funnel = 깔때기. 사용자가 특정 목표(예: 제품 구매, 회원 가입, 앱 다운로드 등)를 달성하기까지의 과정을 분석하는 방법입니다. 처음에는 많은 사용자가 유입되지만, 단계가 진행될수록 점점 줄어드는 형태라서 깔때기와 비슷한 모양을 띠게 됩니다. (1) 퍼널 분석의 핵심 요소단계별 사용자 이동 분석 : 광고 클릭 → 상품 페이지 방문 → 장바구니 담기 → 결..

목차  Transformer, 도대체 그게 뭔데 - Transformer 편 (1)에서 이어지는 글입니다. 이전 글에서는 트랜스포머 모델의 등장 배경과 핵심 개념인 Self-Attention, Positional Encoding, Multi-Head Attention에 대해 살펴봤습니다. 이제, 이러한 개념들이 인코더-디코더 구조 안에서 어떻게 연결되어 모델이 동작하는지를 살펴볼 차례입니다. 단순히 구현된 모델을 가져다 쓰는 것이 아닌, 각 구성 요소들이 어떤 역할을 하고 어떻게 상호작용하는 지를 안다면 자신의 환경이나 상황에 맞게 모델을 응용해서 사용할 수 있을 것입니다. 실제로 트랜스포머의 인코더만 사용한 모델, 디코더만 사용한 모델들이 파생되어 강력한 성능을 보이고 있습니다. 구조설명대표 모델인코더..

🏁 2025년 체험판(1월)을 마치며긴 연휴가 끝나고 나니 어느덧 2025년의 1월도 막을 내렸다. 새해가 시작된 지 얼마 안 된 것 같은데 벌써 한 달이 지나가다니. 예전이었다면 조급하게만 느껴졌을 테지만 이번엔 달랐다. 이번 1월을 2025년 정식 버전을 앞둔 체험판이라고 생각해 보기로 했다. 방향성을 점검하고, 여러 가지 시도를 해보며, 실패도 가볍게 느껴보는 시간. 이런 마인드셋을 갖게 된 건 글또의 다진마늘(의지를 다지는 소모임)에서 모임장 마늘짱이 남긴 공지문 덕분이었다.  매해 1월에는 '첫 단추를 잘 끼워야 한다'는 강박이 강하게 든다. 막상 1월이 정신없이 지나고 나면, 허무하기도 하고 열심히 하지 않은 것 같아 자책하곤 했는데 '체험판'이라는 단어 하나가 마음을 편하게 만들었다. 나는..

AI 모델의 성능을 결정짓는 핵심은 알고리즘이 아니라 데이터의 품질입니다. 본 글에서는 변수(Feature)의 개념부터 Feature Engineering, 그리고 Embedding 기법까지 실무 관점에서 다룹니다. 특히, 데이터를 어떻게 변환하고 최적화하느냐에 따라 모델 성능이 크게 달라지는 이유와 효과적인 변수 가공 방법을 소개합니다. AI를 더 깊이 이해하고 싶은 분들을 위해 필수적인 개념과 실전 적용법을 정리했습니다. 목차 데이터를 처음 공부할 때, 우리는 보통 "어떤 모델을 써야 할까?", "최신 알고리즘은 무엇이 있을까?" 같은 질문에 집중합니다. 저 역시 마찬가지였지만 막상 3년동안 데이터 과학자 일을 하면서 가장 많이 연구했던 작업은 단연 '학습데이터를 수정하는 일'이었습니다. 모델 알고리..