도서: 'LLM을 활용한 데이터 분석 - 텍스트, 표, 이미지, 오디오'

코넬대학교(Cornell University) 부교수인 이마누엘 트루머(Immanuel Trummer)가 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 활용한 데이터 분석에 관한 책을 저술했다. 이 책은 생성형 AI를 데이터 과학자의 일상 업무에 통합하는 방법을 보여주며, OpenAI Python 라이브러리를 활용한 프로젝트, LangChain 및 LlamaIndex 같은 도구, 그리고 Anthropic, Cohere, Hugging Face의 모델들을 다룬다. 독자들은 정형 및 비정형 데이터를 확보하고, 음성과 이미지를 분석하며, 데이터 분석 과정에서 비용과 품질을 최적화하는 데 AI를 활용하는 방법을 배우게 된다. 이 책에는 분류, 클러스터링, 변환, 그리고 멀티모달 데이터 분석에 관한 장(章)들이 포함되어 있으며, 자연어 질의 인터페이스 구축, 자율 분석을 위한 LLM 기반 에이전트 개발, 그리고 프롬프트 엔지니어링과 모델 튜닝에 관한 내용도 다룬다. 이 책은 기본적인 Python 지식은 있지만 언어 모델을 다뤄본 경험이 없는 소프트웨어 개발자, 데이터 전문가, 그리고 관심 있는 독자들을 대상으로 한다. 기사에는 업계 관계자들의 추천사가 포함되어 있으며, Habr 독자들을 위해 프로모션 코드 LLM을 사용하면 25% 할인을 받을 수 있다는 안내도 언급되어 있다.