책에서 다루지 않는 내용

이 책은 ChatGPT API를 활용하여 다양한 응용 프로그램을 개발하는 방법에 중점을 두고 있지만, 다음과 같은 주제들은 다루지 않는다.

이 책은 머신 러닝이나 딥러닝의 이론적 배경을 설명하지 않는다. 예를 들어, 다음과 같은 주제들은 본문에서 제외된다:

신경망 구조: 인공 신경망(Artificial Neural Networks, ANN)의 기본 원리나 구조, 활성화 함수(Activation Function), 역전파 알고리즘(Backpropagation) 등의 이론적 내용.
최적화 기법: 경사 하강법(Gradient Descent)이나 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent), 다양한 최적화 알고리즘의 수학적 설명.
딥러닝 모델의 학습 과정: 모델 학습에 필요한 데이터 전처리, 데이터 증강(Data Augmentation), 학습률 조정(Learning Rate Schedule) 등의 세부적인 구현 및 이론.

ChatGPT API를 사용하는 과정에서 직접적인 모델 학습이나 튜닝에 대한 부분은 다루지 않는다. 구체적으로, 다음 사항들은 포함되지 않는다:

모델 학습: 기계 학습 모델의 훈련(training), 검증(validation), 테스트(test) 과정.
하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능을 최적화하기 위한 하이퍼파라미터 조정 방법론, 예를 들어 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size) 등의 설정.
파인튜닝(Fine-tuning): 이미 학습된 모델을 특정 도메인에 맞추어 재학습하는 과정.

API를 통해 활용할 데이터셋의 생성 및 관리 방법에 대해서는 다루지 않는다. 이는 다음과 같은 내용을 포함한다:

데이터 수집: 자연어 처리에 사용되는 데이터셋의 수집 방법, 예를 들어 웹 크롤링(web scraping)이나 공개 데이터셋의 활용.
데이터 전처리: 텍스트 데이터를 모델 입력으로 사용하기 위한 전처리 과정, 예를 들어 토큰화(tokenization), 불용어 제거(stopword removal), 어간 추출(stemming) 등의 기법.
데이터 저장 및 버전 관리: 대규모 데이터셋을 효율적으로 관리하고 버전 컨트롤을 하는 방법.

이 책은 ChatGPT API의 사용법을 중점적으로 다루고 있으므로, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 자체의 이론적 배경이나 기법은 설명하지 않는다. 포함되지 않는 주제는 다음과 같다:

자연어 처리 기초: 단어 임베딩(word embedding), TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), N-그램(N-gram) 등의 NLP 기초 이론.
언어 모델: 전통적인 언어 모델(n-gram models), 시퀀스 모델(sequence models), LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN) 등.
NLP 응용 기법: 텍스트 분류, 감정 분석(sentiment analysis), 주제 모델링(topic modeling) 등의 기법 및 응용.

이 책은 ChatGPT API 사용법에 중점을 두고 있으므로, 컴퓨터 과학의 이론적 배경이나 세부적인 기술 구현에 대한 설명은 포함되지 않는다. 구체적으로, 다음과 같은 주제들은 다루지 않는다:

알고리즘 및 자료구조: 정렬 알고리즘, 탐색 알고리즘, 그래프 이론, 해시 테이블, 트리 구조 등 컴퓨터 과학의 기본적인 알고리즘 및 자료구조에 대한 설명.
병렬 처리 및 멀티스레딩: 고성능 컴퓨팅을 위한 병렬 처리(parallel processing) 기법, 멀티스레딩(multithreading), 동기화 문제와 같은 컴퓨터 시스템의 이론 및 구현.
분산 시스템: 분산 컴퓨팅(distributed computing)의 개념, 분산 데이터베이스, 네트워크 통신 프로토콜 등 분산 시스템의 이론적 배경.

이 책은 수학적 이론이나 통계적 방법론을 깊이 있게 다루지 않는다. API 사용에 필요한 최소한의 수학적 개념만을 간단히 언급할 수 있지만, 다음과 같은 주제들은 포함되지 않는다:

선형대수: 벡터 $\mathbf{v}$ 와 행렬 $\mathbf{A}$ 의 연산, 고유값(eigenvalue) 및 고유벡터(eigenvector), 행렬 분해(matrix decomposition) 등의 선형대수 개념.
확률 및 통계: 확률 분포, 베이즈 이론, 통계적 추론(statistical inference), 가설 검정(hypothesis testing) 등의 확률 및 통계 이론.
미적분: 미분(differentiation), 적분(integration), 미분 방정식(differential equations) 등의 미적분학적 개념.

ChatGPT API를 활용한 애플리케이션 개발에 집중하기 때문에, 하드웨어 구성이나 인프라 관리에 대한 내용은 다루지 않는다. 이와 관련된 내용은 다음과 같다:

하드웨어 구성: GPU 활용, 서버 설정, 클라우드 인프라 구성 등의 하드웨어 및 인프라 설정.
네트워크 구성: 로드 밸런싱(load balancing), CDN(Content Delivery Network) 설정, 네트워크 보안 관련 내용.
인프라 관리: 클라우드 인프라의 자동화 관리(IaC: Infrastructure as Code), 컨테이너화(Containerization), 오케스트레이션 도구(kubernetes 등) 설정.

이 책은 Python을 기반으로 ChatGPT API를 사용하는 방법을 다루며, 특정 프로그래밍 언어나 프레임워크에 대한 세부적인 설명은 포함되지 않는다. 예를 들어:

다른 프로그래밍 언어: Java, JavaScript, C++, R, Julia 등 다른 프로그래밍 언어에서의 구현 방법.
웹 프레임워크: Django, Flask, React, Angular 등 웹 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크에 대한 구체적인 설명.
모바일 애플리케이션 개발: iOS 및 Android 애플리케이션 개발을 위한 Swift, Kotlin, React Native 등의 플랫폼에 대한 내용.