조사 결과에 따르면, 방문자가 리뷰와 상호 작용할 때 구매 전환율은 약 120% 상승한다고 합니다. 리뷰는 오늘날 비즈니스 성장의 핵심 중 하나입니다. 리뷰가 부족하면 부족한 대로 서글프지만, 많으면 많은 대로 좋지 않은 리뷰가 생길 확률이 높아집니다. 그래서 좋은 리뷰가 많이 만들어지려면 리뷰를 이해하고, 알맞은 리뷰 답변으로 적군도 아군으로 만들 수 있는 관리가 필요합니다. 챗GPT를 활용해서 배달 앱의 리뷰를 추출해서 분석하고, 50개의 리뷰에 알맞은 답변도 한꺼번에 생성해보겠습니다.
Read More[ChatGPT] 챗GPT 초보가 가장 많이 하는 5가지 질문
챗GPT가 난리인 건 알겠는데 너무 어렵다고 하시는 분들이 많습니다. 유용한 걸 떠나서 시작부터 하기 망설여진다는 거죠. 주요 원인으로는 유료 구독 고민, 프롬프트 엔지니어링이라는 진입장벽, 답변의 신뢰성, 챗GPT의 역할과 활용 방법을 찾기 어렵다는 점이 큽니다. 그래서 챗GPT 초보가 가장 많이 하는 5가지 질문을 정리했습니다.
Read More[ChatGPT] 챗GPT 그림 그리기 | 무료, 프롬프트, 꿀팁, 안나옴
GPT가 사람과 언어로 상호작용하는 AI라면, 달리(DALL・E)는 자연어를 이해해서 이미지를 생성하는 AI입니다. GPT 개발사와 동일한 오픈AI가 개발했으며, 최신 버전인 달리(DALL・E 3)가 챗GPT에 탑재되어 있습니다. 즉, 챗GPT에서 달리로 이미지를 생성할 수 있다는 거죠. 이미지를 생성하고, 수정하는 방법을 알아보겠습니다. 무료로도 이용할 수 있습니다.
Read More[코딩 테스트] 프로그래머스 활용 가이드
[래빗톡] 북토크 Q&A ❶ – 이동욱_인프랩 CTO
‘타 서비스에서 신규 기능을 출시했네? 이 기능 좋아 보이는데 우리 서비스에도 적용 해야겠다!’라는 생각으로 해당 기능을 그대로 우리 서비스에 우겨넣는 실수를 할 때가 많은데요, 실수로 리소스를 낭비하지 않는 ‘서비스 뜯어보기’ 방법을 소개합니다.
Read More[실전 머신러닝] 로지스틱 회귀 – 타이타닉 생존자 예측하기 ❸
직접 로지스틱 회귀 분석 모델로 타이타닉 데이터셋을 분석해 생존자를 예측하고 작동 원리를 이해합니다. 또한 분류(Classification) 문제를 예측하고 평가합니다. 총 3편입니다.
Read More[실전 머신러닝] 로지스틱 회귀 – 타이타닉 생존자 예측하기 ❷
직접 로지스틱 회귀 분석 모델로 타이타닉 데이터셋을 분석해 생존자를 예측하고 작동 원리를 이해합니다. 또한 분류(Classification) 문제를 예측하고 평가합니다. 총 3편입니다.
Read More[요즘 우아한 개발] 단위 테스트로 복잡한 도메인의 프론트엔드 프로젝트 정복하기
저는 복잡한 도메인의 서비스를 개발하는 개발자라면 공감할 만한 문제를 겪고 있습니다. 간단한 센터 정보와 상품 정보 테이블뿐이지만, 상품 정보에 들어가는 코드는 총 1,700줄이 넘습니다. 이렇게 도메인과 코드가 복잡해지면서 아래와 같은 걱정거리가 생겼습니다. 서비스가 살아 있고 요구사항은 계속 생기는데, 코드가 복잡해졌다고 개발자가 걱정하고 두려워하고만 있으면 안 되겠죠. 테스트를 진행해 이 두려움을 뚫어보겠습니다.
Read More[실전 머신러닝] 로지스틱 회귀 – 타이타닉 생존자 예측하기 ❶
직접 로지스틱 회귀 분석 모델로 타이타닉 데이터셋을 분석해 생존자를 예측하고 작동 원리를 이해합니다. 또한 분류(Classification) 문제를 예측하고 평가합니다. 총 3편입니다.
Read More[PyTorch] 딥러닝 입문 – 간단한 신경망 만들기 ❸
딥러닝(Deep Learning)이 무엇인지, 어떤 기법이 있는지 알아보고 나서 파이토치(PyTorch) 기본 코딩 스타일을 알아봅니다. 이어서 딥러닝을 수행하는 프로세스와 최소한의 통계 지식, 시각화 기법을 알아봅니다. 빠르게 딥러닝을 알아가는 시간이 될 겁니다.
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