아마존 AWS 음성 AI Nova Sonic 노바 소닉 사용 방법 설명, 비용, SDK 예제 코드

아마존 AWS 음성 AI Nova Sonic 노바 소닉 사용 방법 설명, 비용, SDK 예제 코드    아마존 AWS 음성 AI Nova Sonic 노바 소닉은 음성 인터페이스의 혁신을 이끄는 Amazon의 최첨단 기술입니다. Amazon Nova Sonic은 AWS Bedrock을 통해 제공되며, 음성 인식, 음성 합성, 자연어 처리 기능을 통합한 실시간 음성 AI 모델입니다. 본 블로그에서는 아마존 AWS 음성 AI Nova Sonic 노바 소닉의 사용 방법, 비용, SDK 예제 코드를 중심으로 자세히 설명하고자 합니다.  아마존 AWS 음성 AI Nova Sonic 노바 소닉이란?Amazon Nova Sonic은 아마존이 AWS Bedrock을 통해 공개한 실시간 음성 AI 모델로, 음성 인식(AS..

Github GitMCP Server 기능 및 사용법

Github GitMCP Server 기능 및 사용법  Github GitMCP Server 기능 및 사용법Github GitMCP Server는 GitHub 플랫폼과 AI 도구 간의 연결을 혁신적으로 단순화하고 자동화할 수 있는 강력한 오픈소스 도구입니다. 특히 Github GitMCP Server는 Model Context Protocol(MCP)을 기반으로 동작하여, 다양한 AI 도구와 연동이 가능하며, 개발 워크플로우를 효율적으로 개선할 수 있도록 돕습니다. 본 블로그 글에서는 Github GitMCP Server의 주요 기능과 사용법, 설치 방법, 활용 사례 등을 SEO 최적화된 방식으로 상세히 소개합니다.Github GitMCP Server란?Github GitMCP Server는 GitHub..

MCP(Model Context Protocol)란?MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 데이터 소스 또는 도구를 연결하기 위한 개방형 표준 프로토콜입니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 실시간으로 외부 정보를 활용할 수 있도록 지원하여, 보다 정확하고 유용한 결과를 생성하게 해줍니다. MCP는 AI 기술의 확장성과 실용성을 높이기 위해 필수적인 연결 브릿지 역할을 합니다.  MCP 설명, 뜻 (Model Context Protocol의 의미)Model: AI 언어 모델 또는 대화형 모델Context: 모델이 이해하고 응답을 구성하는 데 필요한 정보Protocol: 통신을 위한 규약즉, MCP는 모델이 외부 컨텍스트를 활용할 수 있도록 도와주는 통신 규약입니다. 이로 인해 ..

* 비지도 학습 (Unsupervised Learning) 뜻 비지도 학습 (Unsupervised Learning)이란 데이터가 어떻게 구성되었는지 알아내는 기계 학습 문제를 뜻한다. 지도 학습 (Supervised Learning)과 달리 목표 Label이 주어지지 않는다. * 클루스터링 (군집화, Clustering) 뜻 클루스터링 (군집화, Clustering)은 Data point들이 주어졌을 때, 그것을 몇개의 Cluster로 나누는 과정을 뜻한다. Supervised Learning인 Classification은 주어진 data를 label에 맞게 분류, 예측하는 것이다. Unsupervised Learning인 Clustering은 주어진 data들을 같은 성격에 맞게 묶는 것이다. * 계..

* 경사 하강법 (Gradient Descent) 경사 하강법 (Gradient Descent)이란 쉽게 말하면, Training set (funtion)의 극솟점을 찾는 알고리즘이다. a는 Step size (또는 learning rate)로 수렴 속도를 결정한다. Cost function을 설정하고, 모델의 Cost function 최솟값을 찾아 그 값을 구할 때 쓰인다. w : data point J(w) : Cost function 반복 알고리즘을 통해, w를 계속 업데이트 한다. * 경사 하강법 파이썬 코드 from numpy import asarray from numpy import arange from numpy.random import rand from matplotlib import py..

* Overfitting Overfitting(과적합)은 학습 모델이 Traing data에 대하여 지나치게 과하게 학습한 것을 뜻 한다. 오른쪽의 그래프와 같이 Training data에서는 에러가 적게 발생하지만, Test data에서는 에러가 급격히 늘어난다. 반대로 너무 단순화하여 학습된 모델의 경우는 Underfitting되었다고 한다. * Regularization Regularization을 통해 학습 Objective에 Hyperparameter λ 를 추가함으로써 Overfitting 문제를 해결할 수 있다. 이 때, regression에 적용하는 regularization은 L1, L2 두 가지가 있다. 각각 Lasso regression, Ridge regression이라고 한다. R..