[ChatGPT] 역할 부여 프롬프트 다시 생각해보기 역할 부여 프롬프트(role-based prompting)란?역할 부여 프롬프트는 챗GPT 같은 인공지능에게 특정 역할이나 관점을 부여해, 대화의 목적과 스타일을 미리 설정하는 방법이다. 예를 들어 "당신은 법률 전문가다"라고 입력하면, 모델은 해당 분야의 어휘와 시각을 중심으로 응답하게 된다. 이를 통해 특정 어조와 맥락을 유도할 수 있다.1. 역할 부여 프롬프트의 효과효과적인 경우복잡한 논리 구조가 필요한 작업이나 전문성을 요하는 콘텐츠에서는 프롬프트에 역할을 포함시킬 경우 응답의 일관성과 품질을 높일 수 있다. 비즈니스 전략 보고서, 정책 제안서, 학술적 글쓰기 등이 해당된다.효과가 미미한 경우단순 정보 질의, 계산 문제, 번역 등에서는 역할..

챗GPT (2025-04-19) : 할 수 있는 것에 대한 오해와 대책 활용 전략실제 효과 한계주요 오해보완 대책상세 설명역할 부여 + 기능 명시실제 효과는 문맥이 불분명할 때 낮음역할을 주는 것만으로 전문성 확보 가능하다는 오해역할 외에도 맥락, 데이터, 구체 과제가 중요함역할만 부여하면 전문성 있는 답이 나온다는 기대는 과도함. 역할 외에 과제 목표, 맥락, 기대 산출물을 함께 명시함.파일 기반 분석 요청파일 형식/구조가 다양하면 정확도 저하파일 업로드만으로 완전한 분석 가능하다는 오해파일 설명, 원하는 인사이트 명시 필요업로드한 파일만으로 완전한 분석이 되는 것은 아닙니다. 데이터 구조 설명과 분석 의도를 함께 제공함.이미지 분석 기반 질문복잡한 이미지나 추상적 개념 해석에 한계모든 이미지에서 의..

지금의 챗GPT의 수준 정밀 검토 [2025.04] 하루가 멀다하고 오픈AI가 새로운 모델과 기능을 쏟아내고 있다. 그러나, 그래서 과연 지금의 챗GPT의 수준은 어느 정도일까? 단순히 벤치마크의 기능 평가 점수가 아니라 실제 현실에 사용할 경우의 능력치는? 한번 정리해보자. 지금 현재의 수준을. 2025년 4월 기준, ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 최신의 인공지능 모델들로, 특히 o3 및 o4-mini와 같은 발전된 버전을 활용하여 인간과 비슷한 수준의 업무 수행 능력을 보여주고 있다. 검색 기능, 데이터 분석, 심층 리서치, 그리고 전략 수립과 같은 분야에서 분명 현저한 성과를 내고 있으며, 점차 그 성능이 인간 전문가의 수준에 가깝게 다가가고 있다. 먼저 검색 기능에..

[전문적 심층검토 및 제안]글로벌 D2C 가전 브랜드 사이트에서 다양한 지표(KPI)를 발굴·선정·검증하는 과정은 단순히 매출과의 상관관계만 살펴보는 것으로 충분하지 않습니다. 지표 자체가 사업적 목표나 전략적 방향과 부합되어야 하며, 데이터의 현실적 제약 및 실행 가능한 액션으로 이어질 수 있는지 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 아래에서는 각 질문에 대한 체계적인 검토와 함께 현실적인 이슈와 해결방안을 제시합니다.1. 지표 중요성과 유용성 판단 방법1.1 비즈니스 목표 정렬(Strategic Alignment)지표의 목적 및 회사 전략과의 연관성: 결국 사이트의 KPI는 매출 향상뿐 아니라, 브랜드인지도, 고객만족도, 재구매율, 시장점유율 확대 등 다면적인 회사 전략과 부합해야 합니다.액션 가능성(A..

지표 고도화 사업에서 이미 지표관리 시스템이 구축되어 있다면, 그다음 단계는 단순히 데이터를 수집하고 시각화하는 수준을 넘어서 의사결정에 실질적으로 기여할 수 있는 지표로의 고도화입니다. 고도화는 크게 정합성 강화, 예측력 확보, 의미 있는 분해 및 세분화, 행동 연결성 확보의 방향으로 진행할 수 있습니다.✅ 1. 정합성 강화 (정확하고 일관된 지표)지표 정의의 표준화 및 문서화→ 같은 이름이라도 보는 부서마다 다르게 해석되지 않도록 지표 정의서를 정리→ 예: ‘재방문율’의 기준이 방문자 기준인지 세션 기준인지, 기간은 며칠 기준인지 명확히ETL/데이터 파이프라인 정비→ 지표 산출 로직을 자동화하고, 소스 간 불일치가 없도록 정합성 점검지표에 대한 QA 프로세스 도입→ 데이터 이상치 자동 탐지 시스..

[ML] Catboost and DT - Sample Script from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree dt = DecisionTreeRegressor(max_depth=3, min_samples_leaf=100) dtfeatures = ['is_female','is_seoul','age'] dt.fit(cust_prfl1[dtfeatures], cust_prfl1['amt']) # sklearn decision trees do not handle categorical data plt.figure(figsize=(16,8), dpi=80) tree.plot_tree(dt, feature_names=dtfeat..