๊ฐœ๋…์ •๋ฆฌ

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹, ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ฐœ๋…์„ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ธ€.

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64 posts · ์•„์นด์ด๋ธŒ์—์„œ ํ•„ํ„ฐ๋กœ ๋ณด๊ธฐ

[CS50] CS50x 2026 - Lecture 0 - Scratch

https://youtu.be/7ZJ4oo4h8vI ์ฐธ๊ณ  ์ž๋ฃŒ Harvard CS50: Introduction to Computer Science (https://cs50.harvard.edu/) ์›๋ณธ ์˜์ƒ: [ํ•œ๊ธ€๋”๋น™] โ€œAI๊ฐ€ ์ฝ”๋”ฉ ๋‹ค ํ•˜๋Š”๋ฐ ์™œ ๋ฐฐ์›Œ์š”?โ€ ํ•˜๋ฒ„๋“œ ๊ต์ˆ˜์˜ ์‚ฌ์ด๋‹ค ์ฐธ๊ต์œก (https://www.youtube.c...

AI ์—์ด์ „ํŠธ์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ฐœ๋… 20๊ฐ€์ง€: ๋ฌธ์ œ์™€ ํ•ด๊ฒฐ์ฑ…์œผ๋กœ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ์‹ค์ „ ๊ฐ€์ด๋“œ

AI ์—์ด์ „ํŠธ๋Š” ๋‹จ์ˆœํ•œ ์ฑ—๋ด‡์„ ๋„˜์–ด ๋ณต์žกํ•œ ์ž‘์—…์„ ์ž์œจ์ ์œผ๋กœ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ์œผ๋กœ ์ง„ํ™”ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์ด ๊ณผ์ •์—์„œ ์ˆ˜๋งŽ์€ ๊ธฐ์ˆ ์  ๋„์ „๊ณผ์ œ๋“ค์ด ์กด์žฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๊ธ€์—์„œ๋Š” AI ์—์ด์ „ํŠธ๊ฐ€ ์ง๋ฉดํ•˜๋Š” 20๊ฐ€์ง€ ํ•ต์‹ฌ ๋ฌธ์ œ์™€ ๊ทธ ํ•ด๊ฒฐ์ฑ…์„ ํ•˜๋‚˜์”ฉ ํ’€์–ด๊ฐ€๋ฉฐ, ์‹ค์ œ ๊ธฐ์—… ์‚ฌ๋ก€์™€ ํ•จ๊ป˜ ์„ค๋ช…ํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•ด๋‹น ๋ฌธํ•ญ์€ Tom Yeh ๊ต์ˆ˜๋‹˜์˜ Agentic A...

F-Lab AI ์—ญ๋Ÿ‰ ์ง„๋‹จ ํ…Œ์ŠคํŠธ - ์ •๋‹ต ๋ฐ ํ•ด์„ค

์†Œ๊ฐœ ๋„ค์ด๋ฒ„, ์นด์นด์˜ค, ํ† ์Šค, ์•„๋งˆ์กด, ๋งˆ์ดํฌ๋กœ์†Œํ”„ํŠธ ์ถœ์‹  ์ƒ์œ„ 1% ๊ฐœ๋ฐœ์ž๋“ค์ด ๋ฉ˜ํ† ๋กœ ํ™œ๋™ํ•˜๋Š” F-Lab์—์„œ AI ์—ญ๋Ÿ‰ ์ง„๋‹จ ํ…Œ์ŠคํŠธ๋ฅผ ๊ณต๊ฐœํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. LLM, RAG, AI Agent, Function Calling, ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ๊นŒ์ง€โ€”์š”์ฆ˜ AI ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง์—์„œ ํ•ต์‹ฌ์œผ๋กœ ๊ผฝํžˆ๋Š” ๊ฐœ๋…๋“ค์„ 6๋‹จ๊ณ„ ๋‚œ์ด๋„, 25๋ฌธํ•ญ์œผ๋กœ ์••์ถ•ํ•œ ํ…Œ์ŠคํŠธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ง์ ‘ ํ’€์–ด๋ณด๋‹ˆ ...

๐Ÿ ๋‚ด๊ฐ€ ๋ณด๋ ค๊ณ  ์ž‘์„ฑํ•œ *args, **kwargs, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  **vars(args) ํŒŒ์ด์ฌ ํ•จ์ˆ˜ ์ธ์ž ์ •๋ฆฌ

๐Ÿ‘‹ ๋“ค์–ด๊ฐ€๋ฉฐ Python์œผ๋กœ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋‹ค ๋ณด๋ฉด ํ•จ์ˆ˜์— ์ธ์ž๋ฅผ ์œ ์—ฐํ•˜๊ฒŒ ๋„˜๊ฒจ์•ผ ํ•˜๋Š” ์ƒํ™ฉ์ด ์ž์ฃผ ์ƒ๊น๋‹ˆ๋‹ค. ํŠนํžˆ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๊ฒฝ์šฐ์ฃ : ์ธ์ž์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๊ฐ€ ๋งŽ์•„์„œ ์ผ์ผ์ด ์“ฐ๊ธฐ ๊ท€์ฐฎ์„ ๋•Œ argparse๋กœ ํŒŒ์‹ฑํ•œ ์ปค๋งจ๋“œ๋ผ์ธ ์ธ์ž๋ฅผ ํ•จ์ˆ˜์— ๋„˜๊ธฐ๊ณ  ์‹ถ์„ ๋•Œ ์žฌ์‚ฌ์šฉ์„ฑ๊ณผ ์œ ์ง€๋ณด์ˆ˜๊ฐ€ ์ข‹์€ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๋งŒ๋“ค๊ณ  ์‹ถ์„ ๋•Œ ์ด๋Ÿด ๋•Œ args, kwargs...

[๊ฐœ๋…] API์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์ดํ•ดํ•ด๋ณด์ž!

์ด๋ฏธ์ง€ ์ถœ์ฒ˜: https://appmaster.io/ko/blog/cobojareul-wihan-api-apireul-sayonghaneun-bangbeob-wanjeonhan-gaideu 1. API๋Š” ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€? ๐Ÿ’ก API๋Š” ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค(Application Programming Interface)์˜ ์ค„์ž„๋ง๋กœ...

[๊ฐœ๋…] ๋ชจ๋ธ ์ปจํ…์ŠคํŠธ ํ”„๋กœํ† ์ฝœ(MCP) ์™„์ „ ์ •๋ณต

AI์˜ USB ์‹œ๋Œ€๊ฐ€ ์‹œ์ž‘๋œ๋‹ค ์ตœ๊ทผ AI ๊ฐœ๋ฐœ ์ƒํƒœ๊ณ„์—์„œ โ€œMCP(Model Context Protocol)โ€๋ผ๋Š” ํ‚ค์›Œ๋“œ๊ฐ€ ์‹ฌ์ƒ์น˜ ์•Š์€ ์ฃผ๋ชฉ์„ ๋ฐ›๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ChatGPT, Claude, Cursor ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ AI ์—๋””ํ„ฐ์™€ ์—์ด์ „ํŠธ ํ™˜๊ฒฝ์ด ์ƒ๊ฒจ๋‚˜๋Š” ๊ฐ€์šด๋ฐ, LLM(Large Language Model)๊ณผ ์™ธ๋ถ€ ๋„๊ตฌ๋ฅผ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๋Š” โ€œํ‘œ์ค€ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค...

[๊ฐœ๋…์ •๋ฆฌ] ๋ฉ”ํƒ€-๋ถ„์„๊ณผ ์„œ๋ฒ ์ด ํŽ˜์ดํผ

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”! ์˜ค๋Š˜์€ ์กฐ๊ธˆ ์ƒ‰๋‹ค๋ฅธ ์ฃผ์ œ๋ฅผ ๋‹ค๋ค„๋ณด๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐ”๋กœ ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ์œ ํ˜•์˜ ๋…ผ๋ฌธ์„ ์ •์˜ํ•˜๊ณ  ๊ทธ ์ฐจ์ด์ ์„ ๋น„๊ตํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ธ๋ฐ์š”! (TMI) ์ตœ๊ทผ์— ๋ฉ”ํƒ€๋ถ„์„ ๊ด€๋ จ ๋…ผ๋ฌธ์„ ์‚ดํŽด๋ณผ ์ผ์ด ์žˆ์—ˆ๋Š”๋ฐ, ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ์„œ๋ฒ ์ด ๋…ผ๋ฌธ๊ณผ์˜ ์ฐจ์ด๊ฐ€ ๊ถ๊ธˆํ•˜๋”๋ผ๊ณ ์š”. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ด๋ฒˆ ๊ธฐํšŒ์— ์ •๋ฆฌํ•ด๋ณด๋ฉด ์ข‹์„ ๊ฒƒ ๊ฐ™์•„์„œ ๊ธ€์„ ์จ๋ณด๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค! ๊ณผํ•™์  ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋…ผ๋ฌธ...

[๊ฐœ๋…์ •๋ฆฌ] Streamlit๐Ÿ‘‘ ์†Œ๊ฐœ ๋ฐ ํ™œ์šฉ ๊ฐ€์ด๋“œ

1. Streamlit์ด๋ž€? Streamlit์€ Python ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์˜คํ”ˆ์†Œ์Šค ์›น ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜ ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ๋กœ, ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์ด์–ธ์Šค ๋ฐ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋ฐฐํฌํ•˜๊ณ  ๊ณต์œ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์„ค๊ณ„๋œ ๋„๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. Flask, Django ๊ฐ™์€ ์ „ํ†ต์ ์ธ ์›น ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ๋ณด๋‹ค ํ›จ์”ฌ ๊ฐ„๊ฒฐํ•œ ์ฝ”๋“œ๋กœ ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ๋ฅผ ๊ตฌ์ถ•ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์˜ ์ž…๋ ฅ๊ณผ ์ถœ๋ ฅ์„ ...

[๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹] ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ (Logistic Regression)

1. ๊ฐœ์š” ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”! ์ด๋ฒˆ ๊ธ€์—์„œ๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์ฃผ์š” ๊ฐœ๋…์ธ ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€(Logistic Regression) ๋ชจ๋ธ๊ณผ ์˜ค์ฆˆ ๋น„(Odds Ratio)์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์‰ฝ๊ฒŒ ์ •๋ฆฌํ•ด๋ณด์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์นœ๊ตฌ์—๊ฒŒ ์ œ๋Œ€๋กœ ๋ฉ‹์ง€๊ฒŒ ์„ค๋ช…ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์—ˆ๋Š”๋ฐ, ๋ญ”๊ฐ€ ๋‹ค์‹œ ํ•œ๋ฒˆ ์ •๋ฆฌ๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•  ๊ฒƒ ๊ฐ™๋”๋ผ๊ณ ์š” ใ…Žใ…Ž ^^7 ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์€ ๋ฒ”์ฃผํ˜• ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์˜ˆ์ธกํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ํ†ต๊ณ„...

[๋„์„œ๋ฆฌ๋ทฐ] ๊ฒฝ์‚ฌ ํ•˜๊ฐ•๋ฒ• ๊ณ„๋ณด ์ •๋ฆฌ(ํ˜ํŽœํ•˜์ž„์˜ ใ€ŽEasy! ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ใ€)

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”! ์ง€๋‚œ ใ€ŽEasy! ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ใ€ ๋„์„œ ์†Œ๊ฐœ ๊ฒŒ์‹œ๊ธ€(๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ž…๋ฌธ์ž๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์ฑ… ์ถ”์ฒœ, ํ˜ํŽœํ•˜์ž„ ใ€ŽEasy! ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ใ€)์— ์ด์–ด์„œ ์˜ค๋Š˜์€ ํ•ต์‹ฌ ์ฑ•ํ„ฐ ๋ถ„์„ ๋ฐ ์‹ฌ์ธต ํƒ๊ตฌ๋ฅผ ํ•ด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค ๐Ÿ“ธ (์ฐธ๊ณ ) ์ฑ… ์ด๋ฏธ์ง€๋“ค์€ ๋ฆฌ๋ทฐ ๋ชฉ์ ์œผ๋กœ ์ง์ ‘ ์ดฌ์˜ ํ›„ ์ฒจ๋ถ€ํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ๊ฒŒ์‹œ๊ธ€์—์„œ๋Š” โ€œChapter 2 โ€“ ์ธ๊ณต ์‹ ๊ฒฝ๋ง๊ณผ ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ตœ์ ํ™” ๊ธฐ...

(์„ค๋ช…์ถ”๊ฐ€) ์›จ์ดํŠธ ์ดˆ๊ธฐํ™” (Weight Initialization)

1. ์›จ์ดํŠธ ์ดˆ๊ธฐํ™”๋ž€? ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ ์›จ์ดํŠธ ์ดˆ๊ธฐํ™”(Weight Initialization)๋Š” ์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ๊ฐ€์ค‘์น˜๋ฅผ ํ•™์Šต ์ „์— ์„ค์ •ํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ดˆ๊ธฐํ™” ๋ฐฉ์‹์— ๋”ฐ๋ผ ๋ชจ๋ธ์˜ ํ•™์Šต ์†๋„, ์„ฑ๋Šฅ, ์•ˆ์ •์„ฑ์ด ํฌ๊ฒŒ ๋‹ฌ๋ผ์งˆ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ ์ ˆํ•œ ์ดˆ๊ธฐํ™” ๋ฐฉ์‹์€ ํ›ˆ๋ จ์„ ๊ฐ€์†ํ™”ํ•˜๊ณ , ์ตœ์ ํ™” ๊ณผ์ •์—์„œ ์•ˆ์ •์ ์ธ ํ•™์Šต์„ ๋ณด์žฅํ•˜๋ฉฐ, ๊ทธ๋ž˜๋””์–ธํŠธ ์†Œ์‹ค ๋ฐ ํญ๋ฐœ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋ฐฉ์ง€...

(์„ค๋ช…์ถ”๊ฐ€) Q-Learning: ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ฐœ๋…๊ณผ ์ดํ•ด

ํ˜ํŽœํ•˜์ž„๋‹˜์˜ใ€ŽEasy! ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ใ€์ฑ…์„ ๋ณด๋‹ค๋ณด๋ฉด ์—„์ฒญ ์ค‘์š”ํ•œ ๋‚ด์šฉ๋“ค์ด ์‰ฝ๊ฒŒ ํ’€์ด๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ฒ˜์Œ ๋ฐฐ์šฐ์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค๋„ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์•„๋ž˜ ๊ทธ๋ฆผ๊ณผ ๊ฐ™์ด ์‰ฌ์šด ์˜ˆ์ œ์™€ ์šฉ์–ด ์„ค๋ช…์ด ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‚ฌ์ง„ ์ถœ์ฒ˜ : ์ฑ… ๋‚ด์šฉ ์ผ๋ถ€ ์‚ฌ์ง„ ์ง์ ‘ ์ดฌ์˜ ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต์— ๋ฌธ์™ธํ•œ์ด์—ˆ๋˜ ์ €๋„ ๊ฐœ๋…์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋งฅ๋ฝ์„ ์žก์„ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์„œ ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ๋„ˆ...

(์„ค๋ช…์ถ”๊ฐ€) Perplexity์™€ BLEU ์Šค์ฝ”์–ด์— ๋Œ€ํ•œ ๋ณด์ถฉ ์„ค๋ช…

์ฑ… 19์ชฝ์— ํ•ด๋‹น ์Šค์ฝ”์–ด์— ๋Œ€ํ•œ ์–ธ๊ธ‰์€ ์žˆ์ง€๋งŒ, ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ์ข€ ๋” ์ •๋ฆฌ๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜์—ฌ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. Perplexity 1. Perplexity๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€? Perplexity๋Š” โ€œํ˜ผ๋ž€๋„โ€๋ผ๋Š” ๋œป์œผ๋กœ, ์–ธ์–ด ๋ชจ๋ธ์ด ์ฃผ์–ด์ง„ ๋ฌธ์žฅ์„ ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ์ž˜ ์˜ˆ์ธกํ–ˆ๋Š”์ง€๋ฅผ ์ธก์ •ํ•˜๋Š” ์ง€ํ‘œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋‚ฎ์€ Perplexity ๊ฐ’์€ ๋ชจ...

(์„ค๋ช…์ถ”๊ฐ€) Perplexity์™€ BLEU ์Šค์ฝ”์–ด์— ๋Œ€ํ•œ ๋ณด์ถฉ ์„ค๋ช…

์ฑ… 19์ชฝ์— ํ•ด๋‹น ์Šค์ฝ”์–ด์— ๋Œ€ํ•œ ์–ธ๊ธ‰์€ ์žˆ์ง€๋งŒ, ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ์ข€ ๋” ์ •๋ฆฌ๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜์—ฌ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. Perplexity 1. Perplexity๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€? Perplexity๋Š” โ€œํ˜ผ๋ž€๋„โ€๋ผ๋Š” ๋œป์œผ๋กœ, ์–ธ์–ด ๋ชจ๋ธ์ด ์ฃผ์–ด์ง„ ๋ฌธ์žฅ์„ ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ์ž˜ ์˜ˆ์ธกํ–ˆ๋Š”์ง€๋ฅผ ์ธก์ •ํ•˜๋Š” ์ง€ํ‘œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋‚ฎ์€ Perplexity ๊ฐ’์€ ๋ชจ...

[ํŒŒ์ด์ฌ] ๋ฐ์ฝ”๋ ˆ์ดํ„ฐ(Decorator) ์‚ฌ์šฉ๋ฒ•

๋ฉ”๋ฆฌํฌ๋ฆฌ์Šค๋งˆ์Šค ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„!!โ€งโ‚Šหš๐ŸŽ„โœฉ ํฌ๋ฆฌ์Šค๋งˆ์Šค ํŠธ๋ฆฌ๋ฅผ ์žฅ์‹ํ•  ๋•Œ, ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฑด ๋ญ๋‹ˆ ๋ญ๋‹ˆ ํ•ด๋„ ํŠธ๋ฆฌ ์ž์ฒด์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋‹จ์ˆœํ•œ ๋‚˜๋ฌด์— ์˜ˆ์œ ์ „๊ตฌ, ๋ฆฌ๋ณธ, ์žฅ๋‚œ๊ฐ์„ ๋”ํ•˜๋ฉด ํŠน๋ณ„ํ•œ ๋ถ„์œ„๊ธฐ๋ฅผ ์—ฐ์ถœํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์ฃ . ๋ฐ์ฝ”๋ ˆ์ดํ„ฐ๋„ ๋งˆ์ฐฌ๊ฐ€์ง€์ž…๋‹ˆ๋‹ค! ๊ธฐ๋ณธ ํ•จ์ˆ˜์— ์›ํ•˜๋Š” ์žฅ์‹์„ ๋ง๋ถ™์—ฌ์„œ, ํ•จ์ˆ˜์˜ ์ „ํ›„๋ฅผ ๊พธ๋ฏธ๊ฑฐ๋‚˜ ์ƒˆ๋กœ์šด ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์ถ”๊ฐ€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ํฌ์ŠคํŠธ์—์„œ๋Š” ํฌ...

[IT] ํด๋ผ์šฐ๋“œ ์ปดํ“จํŒ…์˜ ์„œ๋น„์Šค ๋ชจ๋ธ: IaaS, PaaS, SaaS์™€ ์ตœ์‹  GPUaaS, IQaaS ๋น„๊ต

๋ฐฐ๊ฒฝ ํด๋ผ์šฐ๋“œ ์ปดํ“จํŒ…์€ ํ˜„๋Œ€ IT ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ ํ•„์ˆ˜์ ์ธ ๊ธฐ์ˆ ๋กœ ์ž๋ฆฌ ์žก๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ธฐ์กด์˜ ๋ฌผ๋ฆฌ์  ์ธํ”„๋ผ๋ฅผ ๋Œ€์ฒดํ•˜๋ฉฐ, ๋‹ค์–‘ํ•œ ์„œ๋น„์Šค ๋ชจ๋ธ(IaaS, PaaS, SaaS)๋กœ ๊ธฐ์—…๊ณผ ๊ฐœ์ธ์˜ ์ปดํ“จํŒ… ํ•„์š”๋ฅผ ์ถฉ์กฑ์‹œํ‚ต๋‹ˆ๋‹ค. ์ตœ๊ทผ์—๋Š” GPUaaS์™€ IQaaS๋ผ๋Š” ์ƒˆ๋กœ์šด ํ˜•ํƒœ์˜ ์„œ๋น„์Šค ๋ชจ๋ธ์ด ๋“ฑ์žฅํ•˜๋ฉฐ, AI ๋ฐ ๊ณ ์„ฑ๋Šฅ ์ปดํ“จํŒ…์— ๋Œ€ํ•œ ์ˆ˜์š”๋ฅผ ์ถฉ์กฑ์‹œํ‚ค๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ...

Unlearning : ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ๋„ '์žŠ์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค'

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์€ ์˜ค๋Š˜๋‚  ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ๋†€๋ผ์šด ์„ฑ๊ณผ๋ฅผ ๊ฑฐ๋‘๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋ชจ๋ธ์ด ํ•™์Šตํ•œ ์ •๋ณด ์ค‘ ๋ถˆํ•„์š”ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋ฏผ๊ฐํ•œ ์ •๋ณด๋ฅผ ์‚ญ์ œํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์ƒํ™ฉ๋„ ๋ฐœ์ƒํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ๊ฐœ์ธ์ •๋ณด ๋ณดํ˜ธ ๊ทœ์ •์— ๋”ฐ๋ผ ๋ชจ๋ธ์ด ํŠน์ • ์‚ฌ์šฉ์ž์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์‚ญ์ œํ•ด์•ผ ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜, ํ•™์Šต ๊ณผ์ •์—์„œ ๋ฐœ์ƒํ•œ ํŽธํ–ฅ(Bias)์„ ๊ต์ •ํ•ด์•ผ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ํ•„์š”๋ฅผ ์ถฉ์กฑ...

[๊ฐœ๋…] GLU์™€ ๊ทธ ๋ณ€ํ˜•๋“ค: ์—ญ์‚ฌ์™€ ์ฃผ์š” ๊ฐœ๋… ์ •๋ฆฌ

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ํ™œ์„ฑํ™” ํ•จ์ˆ˜๋Š” ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๋ชจ๋ธ์ด ํ•™์Šตํ•  ๋•Œ ์ค‘์š”ํ•œ ์—ญํ• ์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ์ค‘์—์„œ๋„ GLU(Gated Linear Unit)๋Š” ๊ณ ๊ธ‰ ๋ชจ๋ธ์—์„œ ์ž์ฃผ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ํ™œ์„ฑํ™” ํ•จ์ˆ˜ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํŠนํžˆ ์ž์—ฐ์–ด ์ฒ˜๋ฆฌ(NLP)์™€ ๊ฐ™์€ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ๋›ฐ์–ด๋‚œ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๋ฐœํœ˜ํ•˜๋ฉฐ, ์ด ํ™œ์„ฑํ™” ํ•จ์ˆ˜์—์„œ ํŒŒ์ƒ๋œ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ณ€ํ˜•๋“ค์ด ์—ฐ๊ตฌ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ๊ธ€์—์„œ๋Š” GLU์™€ ๊ทธ ๋ณ€ํ˜•๋“ค,...

[๊ฐœ๋…] ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์„ ์œ„ํ•œ ์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ : ํ–‰๋ ฌํŽธ

1. ํ–‰๋ ฌ(Matrix)์˜ ์ •์˜ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๋ฐ ๊ธฐ๊ณ„ ํ•™์Šต์—์„œ ํ–‰๋ ฌ(matrix)์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๊ณ  ํ‘œํ˜„ํ•˜๋Š” ์ค‘์š”ํ•œ ๋„๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ–‰๋ ฌ์€ ์ˆ˜๋ฅผ ์ง์‚ฌ๊ฐํ˜• ํ˜•ํƒœ๋กœ ๋ฐฐ์—ดํ•œ ๊ฒƒ์œผ๋กœ, ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ˆ˜ํ•™์ ์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฃจ๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ•„์ˆ˜์ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ–‰๋ ฌ์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ๊ด€๋ฆฌํ•˜๊ณ  ๊ณ„์‚ฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ์‹œ: ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์ด๋ฏธ ์ต์ˆ™ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ…Œ์ด๋ธ”์„ ์ƒ๊ฐํ•ด๋ด…์‹œ๋‹ค....

[๊ฐœ๋…] ์‹œ์Šคํ…œ, ๋ฏธ๋ถ„๋ฐฉ์ •์‹, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ƒํƒœ ๊ณต๊ฐ„ ๋ชจ๋ธ

์šฐ๋ฆฌ๋Š” ์ผ์ƒ์ƒํ™œ์—์„œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‹œ์Šคํ…œ๊ณผ ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋™์  ์‹œ์Šคํ…œ์€ ๊ทธ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋กœ, ์‹œ๊ฐ„์ด ์ง€๋‚จ์— ๋”ฐ๋ผ ์ƒํƒœ๊ฐ€ ๋ณ€ํ™”ํ•˜๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ์„ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ƒํƒœ ๊ณต๊ฐ„(State Space) ๋ชจ๋ธ์€ ๋ณต์žกํ•œ ๋™์  ์‹œ์Šคํ…œ์„ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ๋ถ„์„ํ•˜๋Š”๋ฐ ์ค‘์š”ํ•œ ๋„๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๋ชจ๋ธ์€ ์‹œ์Šคํ…œ์„ ์ƒํƒœ(state)๋ผ๋Š” ๊ฐœ๋…์œผ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•˜๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์‹œ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ฅธ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ๋ณ€ํ™”๋ฅผ ํ–‰๋ ฌ๋กœ...

[IT] LLMOps์™€ RAG

์ตœ๊ทผ ๋ช‡ ๋…„๊ฐ„ ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ์–ธ์–ด ๋ชจ๋ธ(LLM)์˜ ๋ฐœ์ „์€ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‚ฐ์—…์—์„œ ํฐ ๋ณ€ํ™”๋ฅผ ์ผ์œผํ‚ค๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. LLM์€ ์‚ฌ๋žŒ๊ณผ ์œ ์‚ฌํ•œ ๋ฐฉ์‹์œผ๋กœ ํ…์ŠคํŠธ๋ฅผ ์ƒ์„ฑํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์งˆ๋ฌธ์— ๋‹ต๋ณ€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ๊ณ ๊ฐ ์ง€์›, ์˜๋ฃŒ, ๋ฒ•๋ฅ , ์ฝ˜ํ…์ธ  ์ƒ์„ฑ ๋“ฑ ์ˆ˜๋งŽ์€ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ๋„๋ฆฌ ํ™œ์šฉ๋˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ LLM์˜ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๊ทน๋Œ€ํ™”ํ•˜๊ณ  ์ง€์†์ ์œผ๋กœ ๊ฐœ์„ ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” LLMOps์™€ ๊ฐ™์€ ์ฒด๊ณ„์ ์ธ ์šด...

[ํŒŒ์ด์ฌ] ์ •๊ทœํ‘œํ˜„์‹ ํ™œ์šฉ ๋ฐฉ๋ฒ•

์ •๊ทœํ‘œํ˜„์‹(Regular Expression, RegEx)์€ ๋ฌธ์ž์—ด์„ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๊ณ  ํŒจํ„ด์„ ๊ฒ€์ƒ‰ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋ณ€ํ˜•ํ•  ๋•Œ ๋งค์šฐ ์œ ์šฉํ•œ ๋„๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ณผํ•™๊ณผ ์›น ์Šคํฌ๋ž˜ํ•‘, ํ…์ŠคํŠธ ์ฒ˜๋ฆฌ ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ž‘์—…์—์„œ ๋ฌธ์ž์—ด์„ ๋‹ค๋ฃฐ ๋•Œ ์ •๊ทœํ‘œํ˜„์‹์€ ํ•„์ˆ˜์ ์œผ๋กœ ์‚ฌ์šฉ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ํฌ์ŠคํŠธ์—์„œ๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ์—์„œ re ๋ชจ๋“ˆ์„ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์ •๊ทœํ‘œํ˜„์‹์„ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ™œ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€์— ๋Œ€ํ•ด ์ž์„ธํžˆ ...

[๊ฐœ๋…] ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ • ๋ฐฉ๋ฒ•

๋””์ง€ํ„ธ ์‹œ๋Œ€์˜ ๊ฒฝ์Ÿ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ ๊ธฐ์—…์˜ ์„ฑ๊ณต์€ ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๊ณ ๊ฐ์˜ ์š”๊ตฌ๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ , ์ด์— ๋งž์ถฐ ์ œํ’ˆ๊ณผ ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ๊ฐœ์„ ํ•˜๋Š”์ง€์— ๋‹ฌ๋ ค ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ถ„์„ ๋ฐ ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •(Data-Driven Analysis and Decision Making)์€ ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ํ•ต์‹ฌ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์œผ๋กœ ์ž๋ฆฌ์žก๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ๊ธ€์—์„œ๋Š” ์ด...

[Graph] 4์žฅ. Graph Neural Networks: Algorithms

1. Introduction ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๊ตฌ์กฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ๋ณต์žกํ•œ ๊ด€๊ณ„์™€ ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ์„ ๋ชจ๋ธ๋งํ•˜๋Š” ๋ฐ ๋งค์šฐ ์œ ์šฉํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ๋ถ„์„ํ•˜๊ณ  ํ•™์Šตํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์‹ ๊ฒฝ๋ง(Graph Neural Networks, GNN)๊ณผ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์ž„๋ฒ ๋”ฉ(Graph Embedding) ๊ธฐ๋ฒ•์ด ๊ฐœ๋ฐœ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 1.1 ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๋ชจ๋ธ vs ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์ž„๋ฒ ๋”ฉ ๊ทธ๋ž˜...

[Graph] 3์žฅ. Graph Node Embedding Methods

1. ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๋…ธ๋“œ ์ž„๋ฒ ๋”ฉ์˜ ํ•„์š”์„ฑ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๋…ธ๋“œ ์ž„๋ฒ ๋”ฉ์€ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์˜ ๊ฐ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ์ €์ฐจ์› ๋ฒกํ„ฐ ๊ณต๊ฐ„์œผ๋กœ ๋งคํ•‘ํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Š” ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ธฐ๊ณ„ ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ์ ์šฉํ•˜๊ธฐ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋งŒ๋“ค์–ด์ค๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฌ๊ธฐ์„œ ์ค‘์š”ํ•œ ์งˆ๋ฌธ์€ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์–ด๋–ค ์ •๋ณด(WHAT)๋ฅผ ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ๋ณด์กด(preserve, e...

[Graph] 2์žฅ. Graph Neural Networks

1. GNN ๊ฐœ์š” GNN(Graph Neural Networks)์€ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๊ตฌ์กฐ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๊ฐœ๋ฐœ๋œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ฐฉ๋ฒ•์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ค์ œ ์„ธ๊ณ„์˜ ๋งŽ์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ํ˜•ํƒœ๋กœ ํ‘œํ˜„๋  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค: ์†Œ์…œ ๋„คํŠธ์›Œํฌ: ์‚ฌ์šฉ์ž๋Š” ๋…ธ๋“œ, ์นœ๊ตฌ ๊ด€๊ณ„๋Š” ์—ฃ์ง€ ๋ถ„์ž ๊ตฌ์กฐ: ์›์ž๋Š” ๋…ธ๋“œ, ํ™”ํ•™ ๊ฒฐํ•ฉ์€ ์—ฃ์ง€ ๊ตํ†ต ๋„คํŠธ์›Œํฌ: ๊ต์ฐจ๋กœ๋Š” ๋…ธ๋“œ, ๋„๋กœ๋Š” ์—ฃ์ง€ ...

[Graph] 1์žฅ. ๊ทธ๋ž˜ํ”„์™€ GNN

1. ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ž€? ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋Š” ํ˜„์‹ค ์„ธ๊ณ„์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ‘œํ˜„ํ•˜๋Š” ์ค‘์š”ํ•œ ๋„๊ตฌ๋กœ ์‚ฌ์šฉ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๊ด€๊ณ„์™€ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋ชจ๋ธ๋งํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ์‹œ: ์‚ฌํšŒ ๊ณผํ•™: ์†Œ์…œ ๋„คํŠธ์›Œํฌ์—์„œ ๊ฐœ์ธ ๊ฐ„์˜ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ํŽ˜์ด์Šค๋ถ ์นœ๊ตฌ ๊ด€๊ณ„๋Š” ๋…ธ๋“œ(์‚ฌ์šฉ์ž)์™€ ์—์ง€(์นœ๊ตฌ ๊ด€๊ณ„)๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚ผ ์ˆ˜...

[๊ฐœ๋…์ •๋ฆฌ] ์‹œ๊ณ„์—ด ์ธ๊ณผ๊ด€๊ณ„ ๋ถ„์„: Granger Causality

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”๐Ÿ˜Š ์ง€๋‚œ ๋ฒˆ ํฌ์ŠคํŠธ์—์„œ โ€œ์ธ๊ณผ๊ด€๊ณ„์™€ ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„์˜ ๊ฐœ๋…โ€(๋งํฌ)์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์‚ดํŽด๋ณด์•˜๋Š”๋ฐ์š”. ์˜ค๋Š˜์€ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถ„์„์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ฐœ๋… ์ค‘ ํ•˜๋‚˜์ธ โ€˜๊ทธ๋žœ์ € ์ธ๊ณผ๊ด€๊ณ„(Granger causality)โ€™์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณด๊ณ , ์ด๋ฅผ ์‹ค์ œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์ ์šฉํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๊ฐ„์„ ๊ฐ€์ ธ๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ค์Šต์— ์‚ฌ์šฉํ•  ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” Kaggle ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜์ธ Advertising Sales ...

[๊ฐœ๋…์ •๋ฆฌ] ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„ vs ์ธ๊ณผ๊ด€๊ณ„

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”! ๐Ÿ’ก ์ €๋Š” ์š”์ฆ˜ ์ธ๊ณผ๊ด€๊ณ„ ๋ถ„์„, ์ธ๊ณผ์„ฑ ๋ถ„์„์— ๋Œ€ํ•ด ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๐Ÿ™Œ ๋ณธ๊ฒฉ์ ์œผ๋กœ ๊ณต๋ถ€๋ฅผ ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ธฐ์— ์•ž์„œ ๊ฐ€์žฅ ๊ธฐ๋ณธ์ด ๋˜๋Š” ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„์™€ ์ธ๊ณผ๊ด€๊ณ„์— ๋Œ€ํ•ด ๋‹ค์‹œ ํ•œ๋ฒˆ ์ •๋ฆฌํ•˜๊ณ  ๋„˜์–ด๊ฐ€๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ใ…Žใ…Ž ์ด ๋‘ ๊ฐœ๋…์€ ๋น„์Šทํ•ด ๋ณด์ด์ง€๋งŒ ๋งค์šฐ ๋‹ค๋ฅธ ์˜๋ฏธ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ•ด์„์— ์žˆ์–ด ์ค‘์š”ํ•œ ์—ญํ• ์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ์ „์—! ๋‹ต๋ณ€ ๊ถ๊ธˆํ•˜์‹œ์ฃ ? ...

[๊ฐœ๋…์ •๋ฆฌ] ๋นˆ๋„์ฃผ์˜(Frequentist) vs ๋ฒ ์ด์ง€์•ˆ(Bayesian)

Bayesian ํ™•๋ฅ ๊ณผ Frequentist ํ™•๋ฅ  ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”!๐Ÿ™Œ ์˜ค๋Š˜์€ ํ†ต๊ณ„ํ•™์˜ ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ์ฃผ์š” ์ ‘๊ทผ๋ฒ•์ธ Bayesian ํ™•๋ฅ ๊ณผ Frequentist ํ™•๋ฅ ์— ๋Œ€ํ•ด ์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๊ฐœ๋…๋“ค์€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ ์ค‘์š”ํ•œ ์—ญํ• ์„ ํ•˜๋ฏ€๋กœ, ๊นŠ์ด ์žˆ๋Š” ์ดํ•ด๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 0. ํ™•๋ฅ  (Probability) ๊ฐœ๋… ํ™•๋ฅ ์€ ๋ถˆํ™•์‹คํ•œ ์‚ฌ๊ฑด์˜ ๋ฐœ์ƒ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ...

[๊ฐœ๋…] Deep Learning Normalization Techniques

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ์˜ ์ •๊ทœํ™” ๊ธฐ๋ฒ• ์ถœ์ฒ˜: https://theaisummer.com/normalization/ ์ •๊ทœํ™”์˜ ์ •์˜์™€ ๋ชฉ์  ์ •๊ทœํ™”(Normalization)๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์Šค์ผ€์ผ์„ ์กฐ์ •ํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์œผ๋กœ, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ ๋ชจ๋‘ ์ค‘์š”ํ•œ ์—ญํ• ์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ์ „ํ†ต์ ์ธ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ์˜ ์ •๊ทœํ™”์™€ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์—์„œ์˜ ์ •๊ทœํ™”๋Š” ๊ทธ ๋ชฉ์ ๊ณผ ๋ฐฉ๋ฒ•์— ์žˆ์–ด ์•ฝ๊ฐ„์˜ ์ฐจ์ด๊ฐ€ ...

[ํŠธ๋ฆฌ] ํŠธ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ML ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

ํŠธ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ML ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ํŠธ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹(ML) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ํŠน์ง•์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํŠธ๋ฆฌ๋ฅผ ์ƒ์„ฑํ•˜์—ฌ ์˜ˆ์ธก(Regression) ๋˜๋Š” ๋ถ„๋ฅ˜(Classification)๋ฅผ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ๋ฃจํŠธ ๋…ธ๋“œ์—์„œ ์‹œ์ž‘ํ•˜์—ฌ ๋‚ด๋ถ€ ๋…ธ๋“œ์—์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ถ„ํ• ํ•˜๊ณ , ๋ฆฌํ”„ ๋…ธ๋“œ์—์„œ ์ตœ์ข… ์˜ˆ์ธก๊ฐ’์„ ์‚ฐ์ถœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํŠธ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์‹œ๊ฐ์ ์œผ...

[๊ฐœ๋…] ์‹ ํ˜ธ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ํ‘ธ๋ฆฌ์— ๋ณ€ํ™˜

์‹ ํ˜ธ์ฒ˜๋ฆฌ๋ž€? ์‹ ํ˜ธ์ฒ˜๋ฆฌ(Signal Processing)๋Š” ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•˜๊ณ  ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๋ฉฐ ํ•ด์„ํ•˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ ๊ณผ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์—ฐ๊ตฌํ•˜๋Š” ํ•™๋ฌธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ ํ˜ธ๋Š” ์‹œ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ผ ๋ณ€ํ™”ํ•˜๋Š” ๋ฌผ๋ฆฌ๋Ÿ‰์ด๋‚˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ, ์Œ์„ฑ, ์˜์ƒ, ์ „๊ธฐ ์‹ ํ˜ธ, ์ƒ์ฒด ์‹ ํ˜ธ ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ˜•ํƒœ๋กœ ์กด์žฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ ํ˜ธ์ฒ˜๋ฆฌ์˜ ๋ชฉ์ ์€ ์ด๋Ÿฌํ•œ ์‹ ํ˜ธ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์œ ์šฉํ•œ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ถ”์ถœํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ๋ณ€ํ˜•ํ•˜์—ฌ ํŠน์ • ๋ชฉ์ ์„ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜๋Š”...

[์ดํƒ] ๋‚ด๊ฐ€ ๋ณด๋ ค๊ณ  ์ •๋ฆฌํ•œ ML ์ด์ƒํƒ์ง€

์ด์ƒํƒ์ง€ ์ด์ƒํƒ์ง€๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์…‹์—์„œ ์ •์ƒ์ ์ธ ํŒจํ„ด์—์„œ ๋ฒ—์–ด๋‚œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํฌ์ธํŠธ๋ฅผ ์‹๋ณ„ํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ์ด์ƒ์น˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๋ถ„ํฌ๋‚˜ ํŠน์„ฑ์—์„œ ๋ˆˆ์— ๋„๊ฒŒ ๋‹ค๋ฅธ ์ ๋“ค์„ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๋ฉฐ, ์ข…์ข… ์˜ค๋ฅ˜, ์‚ฌ๊ธฐ, ๊ฒฐํ•จ ๋“ฑ์˜ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ์ด์ƒํƒ์ง€๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„, ํ’ˆ์งˆ ๊ด€๋ฆฌ, ๋ณด์•ˆ ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ์ค‘์š”ํ•œ ์—ญํ• ์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด์ƒํƒ์ง€ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์— ๋”ฐ๋ฅธ ...

๋ฆฌ๋ˆ…์Šค : ๋ฆฌ๋ˆ…์Šค ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”๐Ÿ˜Ž ์ง€๋‚œ ๋ฒˆ โ€œ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ณ„์ธต : OSI 7๊ณ„์ธต vs TCP/IP 5๊ณ„์ธตโ€ ๊ธ€ ์ดํ›„๋กœ ๋‹ค์‹œ ์ฐพ์•„๋ต™๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!! ์˜ค๋Š˜์€ ๋ฆฌ๋ˆ…์Šค์˜ ์ฃผ์š” ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ์ธ ์ปค๋„(Kernel), ์…ธ(Shell), ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ(Program)์— ๋Œ€ํ•ด ์†Œ๊ฐœํ•ด๋“œ๋ฆฌ๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์šด์˜์ฒด์ œ๋ž€? ์šด์˜์ฒด์ œ(OS, Operating System)๋Š” ์ปดํ“จํ„ฐ ํ•˜๋“œ์›จ์–ด์™€ ์‚ฌ์šฉ์ž...

๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ณ„์ธต : OSI 7๊ณ„์ธต vs TCP/IP 5๊ณ„์ธต

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”๐Ÿ˜Ž ์ง€๋‚œ ๋ฒˆ โ€œ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ธฐ์ดˆ: ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์„œ๋ฒ„๋ž€?โ€ ๊ธ€ ์ดํ›„๋กœ ๋‹ค์‹œ ์ฐพ์•„๋ต™๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!! ์˜ค๋Š˜์€ โ€œ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ณ„์ธต : OSI๊ณ„์ธต vs TCP/IP 5๊ณ„์ธตโ€์ด๋ผ๋Š” ์ฃผ์ œ๋กœ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ณ„์ธต์— ๋Œ€ํ•ด ์†Œ๊ฐœํ•ด๋“œ๋ฆฌ๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. OSI 7๊ณ„์ธต vs TCP 5๊ณ„์ธต ๋„คํŠธ์›Œํฌ ํ†ต์‹ ์€ ๋ณต์žกํ•œ ๊ณผ์ •์ด๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ณ„์ธต์„ ์ž˜ ...

๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ธฐ์ดˆ : ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์„œ๋ฒ„๋ž€?

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š” ๐Ÿ˜Ž ์ตœ๊ทผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ยทChatGPT๊ฐ€ ์ƒ์šฉํ™”๋˜๋ฉฐ, ์šฐ๋ฆฌ๋Š” IT/ICT/๋„คํŠธ์›Œํฌ/์„œ๋ฒ„์‹ค ์ด๋Ÿฐ ๋‹จ์–ด๋“ค์„ ํ•œ๋ฒˆ์”ฉ ๋“ค์–ด๋ณด์…จ์„ ๊ฒ๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ค์ œ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ํ•œ๋ฒˆ์ด๋ผ๋„ ์ ‘ํ•ด๋ณด์‹  ๋ถ„์ด๋ผ๋ฉด โ€œ์„œ๋ฒ„ ๊ณต๋ถ€ ํ•œ๋ฒˆํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š”๋ฐโ€ฆโ€œ๋ผ๊ณ  ๋‹ค๋“ค ํ•œ๋ฒˆ์”ฉ์€ ์ƒ๊ฐํ•ด๋ณด์…จ์„ ๊ฒ๋‹ˆ๋‹ค. (Hoxyโ€ฆ ์ €๋งŒ ๊ทธ๋Ÿฐ๊ฐ€์š”๐Ÿคฃ) ๊ทธ๋ž˜์„œ ํ•œ๋ฒˆ ๊ฐ์„ ์žก๊ณ  ์ด๋ฒˆ ์‹œ๋ฆฌ์ฆˆ๋Š” ๋ฆฌ๋ˆ…์Šค ์„œ๋ฒ„๋ผ๋Š” ๋ฐฉ๋Œ€ํ•œ ์ฃผ์ œ๋ฅผ ์žก๊ณ ,...

[๊ฐœ๋…] ์ƒ์„ฑ AI์˜ ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹: ์ œ๋กœ์ƒทยท์›์ƒทยทํ“จ์ƒท ๋Ÿฌ๋‹

์ตœ๊ทผ ์ฑ—GPT๋กœ ์ธํ•ด ๋ถ€์ƒํ•œ ์ œ๋กœ์ƒท(zero-shot), ์›์ƒท(one-shot), ํ“จ์ƒท(few-shot) ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ฒ•์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ผ์ผ์ด ๋ผ๋ฒจ๋งํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ ๋„ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ํ•™์Šต์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ด์ค๋‹ˆ๋‹ค. ํ•ด๋‹น ํฌ์ŠคํŠธ๋Š” CV(Computer Vision) ๋ฐ NLP(Natural Language Processing)์˜ ๊ด€์ ์—์„œ N-shot learning์„ ...

[IT] ๊ฐœ๋ฐœ์ž๋“ค์˜ ์ข…๋ฅ˜ ๋ฐ ์—ญํ• 

ํ”„๋ก ํŠธ์—”๋“œ/๋ฐฑ์—”๋“œ - UX์™€ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์—ฐ๊ฒฐ ๋‹ค๋ฆฌ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์‚ด๊ณ  ์žˆ๋Š” ์‹œ๋Œ€๋Š” ๋””์ง€ํ„ธ ํ˜์‹ ์ด ๋ชจ๋“  ์‚ถ์˜ ์˜์—ญ์„ ์ง€๋ฐฐํ•˜๋Š” ์‹œ๋Œ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ธฐ์ˆ ์˜ ๋ฐœ์ „์€ ์šฐ๋ฆฌ์˜ ์ผ์ƒ ์ƒํ™œ, ์—…๋ฌด ๋ฐฉ์‹, ์‹ฌ์ง€์–ด๋Š” ์ธ๊ฐ„ ๊ด€๊ณ„์—๋„ ๊นŠ์ˆ™์ด ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ณ€ํ™”์˜ ์ค‘์‹ฌ์—๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ „๋ฌธ ์˜์—ญ์—์„œ ํ™œ๋™ํ•˜๋Š” ๊ฐœ๋ฐœ์ž๋“ค์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ”„๋ก ํŠธ์—”๋“œ ๊ฐœ๋ฐœ์ž๋ถ€ํ„ฐ ๋ฐฑ์—”๋“œ ๊ฐœ๋ฐœ์ž, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋ฐ...

[Git] Git์„ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ•ฉ์น˜์ง€? : Git Merging

๊นƒ(Git)์€ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ๋ฐœ์—์„œ ๋ฒ„์ „ ๊ด€๋ฆฌ๋ฅผ ์œ„ํ•ด ๋„๋ฆฌ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๋„๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐœ๋ฐœ์ž๊ฐ€ ๋™์‹œ์— ๋‹ค์–‘ํ•œ ๊ธฐ๋Šฅ์„ ๊ฐœ๋ฐœํ•  ๋•Œ, ์ด๋“ค์˜ ์ž‘์—…์„ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ํ†ตํ•ฉํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ๊นƒ์˜ ๋จธ์ง•(merging)๊ณผ ํŒจ์ŠคํŠธํฌ์›Œ๋”ฉ(fast-forwarding) ๊ธฐ๋Šฅ์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๊ฐ€ ํ•„์ˆ˜์ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๋ธ”๋กœ๊ทธ ํฌ์ŠคํŠธ์—์„œ๋Š” ๋จธ์ง•๊ณผ ํŒจ์ŠคํŠธํฌ์›Œ๋”ฉ์˜ ๊ฐœ๋…์„ ์„ค๋ช…ํ•˜๊ณ , ๋ณดํŽธ์ ์ธ ์˜ˆ์‹œ...

[์ปจํผ][CIO] '24๋…„ ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ํ˜์‹ ์„ ๊ฐ€์†ํ™”ํ•˜๋Š” ์ƒ์„ฑํ˜• AI

๋ณธ ๋‚ด์šฉ์€ CIO SUMMIT 2024์—์„œ ๋ฐœํ‘œ๋œ ๋‚ด์šฉ์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ์ œ๊ฐ€ ๋” ์กฐ์‚ฌ ๋ฐ ์ •๋ฆฌํ•ด์„œ ์ž‘์„ฑํ•œ ๊ธ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ‹€๋ฆฐ ๋‚ด์šฉ์ด ์žˆ๋‹ค๋ฉด ํŽธํ•˜๊ฒŒ ๋Œ“๊ธ€ ๋‹ฌ์•„์ฃผ์„ธ์š”!! ๐Ÿค— ์ œ๋ชฉ 2024 ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค ํ˜์‹ ์„ ๊ฐ€์†ํ™”ํ•˜๋Š” ์ƒ์„ฑํ˜• AI ํ™œ์šฉ ๋ฐฉ์•ˆ ๋ฐœํ‘œ์ž ํ•œ๊ตญIBM ๊น€์ง€๊ด€ ์ƒ๋ฌด, AI Tech SME (Subject Matter Expert) ๋ฐœํ‘œ๋‚ด์šฉ Founda...

[ํŒŒ์ด์ฌ] ์‰ฝ๊ฒŒ ์„ค๋ช…ํ•œ Process vs Thread

ํ”„๋กœ์„ธ์Šค(Process)๋ž€? ์ปดํ“จํ„ฐ์—์„œ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์ด ์‹คํ–‰๋˜๊ณ  ์žˆ์„ ๋•Œ, ๊ทธ ์‹คํ–‰ ์ค‘์ธ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋ผ๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ์ธํ„ฐ๋„ท ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ €๋ฅผ ์—ด๋ฉด ํ•˜๋‚˜์˜ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๊ฐ€ ์‹คํ–‰๋˜๊ณ , ์›Œ๋“œ ํ”„๋กœ์„ธ์„œ(๋ฌธ์„œ ์ž‘์„ฑ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ)๋ฅผ ์—ด๋ฉด ๋˜ ๋‹ค๋ฅธ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๊ฐ€ ์‹คํ–‰๋˜๋Š” ๊ฒƒ์ด์ฃ . ๊ฐ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋Š” ์ž์‹ ๋งŒ์˜ ๋…๋ฆฝ๋œ ๊ณต๊ฐ„์„ ๊ฐ€์ง€๋ฉฐ, ๋‹ค๋ฅธ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค์™€๋Š” ๋…๋ฆฝ์ ์œผ๋กœ ์šด์˜๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ...

[ํŒŒ์ด์ฌ] multiprocessing์˜ Pool ํด๋ž˜์Šค

multiprocessing.Pool์€ Python์˜ ๋ฉ€ํ‹ฐํ”„๋กœ์„ธ์‹ฑ ๋ชจ๋“ˆ์—์„œ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ๋งค์šฐ ์œ ์šฉํ•œ ํด๋ž˜์Šค๋กœ, ๋ณ‘๋ ฌ ์ฒ˜๋ฆฌ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค ํ’€์„ ๊ด€๋ฆฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ํด๋ž˜์Šค๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ์—ฌ๋Ÿฌ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค์—์„œ ๋™์‹œ์— ์ž‘์—…์„ ์‹คํ–‰ํ•˜๋Š” ๋ณต์žกํ•œ ๋กœ์ง์„ ๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ์ฒ˜๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ณธ ๋ธ”๋กœ๊ทธ ํฌ์ŠคํŠธ์—์„œ๋Š” Pool์˜ ์ฃผ์š” ๊ธฐ๋Šฅ๊ณผ ํŠน์ง•์— ๋Œ€ํ•ด ์ž์„ธํžˆ ์„ค๋ช…ํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. Pool...

[ํŒŒ์ด์ฌ] Multiprocessing, Multithreading ์ž์› ๋ถ„ํ•  ๋ฐ ํ• ๋‹น

๋ฉ€ํ‹ฐํ”„๋กœ์„ธ์‹ฑ๊ณผ ๋ฉ€ํ‹ฐ์Šค๋ ˆ๋”ฉ์—์„œ ์ž์› ๋ถ„ํ• ๊ณผ ์ž‘์—… ํ• ๋‹น์€ ๊ฐ๊ฐ ๋‹ค๋ฅด๊ฒŒ ์ด๋ฃจ์–ด์ง‘๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๊ณผ์ •์„ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ๋จผ์ €, ์ปดํ“จํ„ฐ์˜ ์ž์›(ํŠนํžˆ CPU์™€ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ) ์‚ฌ์šฉ ๋ฐฉ์‹๊ณผ ์ž‘์—…์˜ ์ข…๋ฅ˜(์˜ˆ: CPU ์ง‘์•ฝ์  vs. I/O ์ง‘์•ฝ์ )๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฉ€ํ‹ฐํ”„๋กœ์„ธ์‹ฑ(Multiprocessing)์˜ ์ž์› ๋ถ„ํ•  ๋ฉ€ํ‹ฐํ”„๋กœ์„ธ์‹ฑ์—์„œ๋Š” ๊ฐ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๊ฐ€ ๋…๋ฆฝ๋œ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ๊ณต๊ฐ„์„...

[ํŒŒ์ด์ฌ] Multiprocessing, Multithreading ์‚ฌ์šฉ ์‹œ ๊ณ ๋ ค ์‚ฌํ•ญ

๋ฉ€ํ‹ฐํ”„๋กœ์„ธ์‹ฑ๊ณผ ๋ฉ€ํ‹ฐ์Šค๋ ˆ๋”ฉ์„ ์„ ํƒํ•  ๋•Œ ๊ณ ๋ คํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์ž‘์—…์˜ ํŠน์„ฑ์— ๋Œ€ํ•ด ๋” ์ž์„ธํžˆ ์„ค๋ช…ํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ž์› ๋ถ„ํ•  ๋ฐ ํ• ๋‹น์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ๊ถ๊ธˆํ•˜์‹  ๋ถ„์„ ๋‹ค์Œ ๊ฒŒ์‹œ๊ธ€์—์„œ ํ™•์ธํ•˜์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฉ€ํ‹ฐํ”„๋กœ์„ธ์‹ฑ(Multiprocessing) ๋ฉ€ํ‹ฐํ”„๋กœ์„ธ์‹ฑ์€ ์ฃผ๋กœ CPU ์ง‘์•ฝ์ ์ธ ์ž‘์—…์— ์ ํ•ฉํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฐ ์ž‘์—…์€ ๊ณ„์‚ฐ์ด ๋งŽ์ด ํ•„์š”ํ•˜๊ณ  CPU์˜ ์ž์›์„ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ์ธ...

[๊ฐœ๋…] MLOps vs AIOps

MLOps๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€? MLOps๋Š” ๊ธฐ๊ณ„ ํ•™์Šต(ML) ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ๊ฐœ๋ฐœ๊ณผ ๋ฐฐํฌ๋ฅผ ํ†ตํ•ฉํ•˜๋Š” ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Š” ML ๋ชจ๋ธ์„ ์ง€์†์ ์œผ๋กœ ์ƒ์‚ฐ์— ํˆฌ์ž…ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ‘œ์ค€ํ™”ํ•˜๊ณ  ๊ฐ„์†Œํ™”ํ•˜๋Š” ์—ญํ• ์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. MLOps์˜ ์ฃผ์š” ๋‹จ๊ณ„๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค: ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ถ”์ถœ: ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ถœ์ฒ˜์—์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ†ตํ•ฉ ํƒ์ƒ‰์  ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„: ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๊ธฐ๋ณธ ์†์„ฑ ์ดํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ค€๋น„:...

ํŒŒ์ด์ฌ ๋งˆ์Šคํ„ฐํ•˜๊ธฐ : ๋žŒ๋‹ค(Lambda) ํ•จ์ˆ˜

๋žŒ๋‹ค(lambda) ํ•จ์ˆ˜๋Š” ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ์—์„œ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฐœ๋… ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋กœ, ์ต๋ช… ํ•จ์ˆ˜(anonymous function)๋ผ๊ณ ๋„ ๋ถ€๋ฆ…๋‹ˆ๋‹ค. ๋žŒ๋‹ค ํ•จ์ˆ˜๋Š” ์ด๋ฆ„์ด ์—†๋Š” ํ•จ์ˆ˜๋กœ, ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ํ•œ ๋ฒˆ๋งŒ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์ธ์ž๋กœ ์ „๋‹ฌํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ์— ๋งค์šฐ ์œ ์šฉํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ๋ธ”๋กœ๊ทธ์—์„œ๋Š” Python์—์„œ ๋žŒ๋‹ค ํ•จ์ˆ˜์˜ ๊ฐœ๋…๊ณผ ํ™œ์šฉ ์˜ˆ์ œ์— ๋Œ€ํ•ด ๋‹ค๋ฃจ์–ด๋ณด๊ฒ ...

ํŒŒ์ด์ฌ ๋งˆ์Šคํ„ฐํ•˜๊ธฐ : apply(), map(), applymap() ํ•จ์ˆ˜

ํŒŒ์ด์ฌ ํŒ๋‹ค์Šค ์‹ฌํ™” ํŒ๋‹ค์Šค(Pandas)๋Š” ๋งค์šฐ ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ•จ์ˆ˜์™€ ๋ฉ”์†Œ๋“œ๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ฒ˜์Œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ํ—ท๊ฐˆ๋ฆด ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ•จ์ˆ˜๋“ค์ด ๋งŽ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ํฌ์ŠคํŠธ์—์„œ๋Š” apply(), applymap(), map(), reduce()์™€ ๊ฐ™์€ ํ—ท๊ฐˆ๋ฆด ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ•จ์ˆ˜๋“ค์„ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ๊ฐ„๋‹จํ•œ ๊ฐœ๋…๊ณผ ์˜ˆ์ œ๋ฅผ ์†Œ๊ฐœํ•ด๋ณด๋„๋ก ํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 1. apply() apply() ๋ฉ”...

ํŒŒ์ด์ฌ ๋งˆ์Šคํ„ฐํ•˜๊ธฐ : Group By ํ•จ์ˆ˜

ํŒŒ์ด์ฌ ํŒ๋‹ค์Šค ์‹ฌํ™” ํŒ๋‹ค์Šค(Pandas)์—์„œ Group By๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ทธ๋ฃนํ™”ํ•˜๊ณ  ๊ทธ๋ฃนํ™”๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•œ ์—ฐ์‚ฐ์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š”๋ฐ ๋งค์šฐ ์œ ์šฉํ•œ ๊ธฐ๋Šฅ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ํฌ์ŠคํŠธ์—์„œ๋Š” Python์—์„œ Group By์˜ ๊ฐœ๋…๊ณผ ํ™œ์šฉ ์˜ˆ์ œ์— ๋Œ€ํ•ด ๋‹ค๋ฃจ์–ด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. Group By๋ž€? Group By๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ทธ๋ฃนํ™”ํ•˜๊ณ  ๊ทธ๋ฃนํ™”๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•œ ์—ฐ์‚ฐ์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ์ž…...

ํŒŒ์ด์ฌ ๋งˆ์Šคํ„ฐํ•˜๊ธฐ : Pandas

ํŒ๋‹ค์Šค(Pandas)๋ž€? ํŒ๋‹ค์Šค(Pandas)๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋กœ, ๋ฐ์ดํ„ฐ ์กฐ์ž‘, ์ •์ œ, ๋ถ„์„, ์‹œ๊ฐํ™” ๋“ฑ์„ ์œ„ํ•œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํŒ๋‹ค์Šค๋Š” ์‹œ๋ฆฌ์ฆˆ(Series)์™€ ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„(DataFrame)์ด๋ผ๋Š” ์ž๋ฃŒํ˜•์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ฒ˜๋ฆฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํŒ๋‹ค์Šค ์„ค์น˜ ํŒ๋‹ค์Šค๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ ค๋ฉด ๋จผ์ € ์„ค์น˜๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํŒ๋‹ค์Šค๋Š” pip๋ฅผ...

ํŒŒ์ด์ฌ ๋งˆ์Šคํ„ฐํ•˜๊ธฐ : Numpy

NumPy๋ž€? NumPy๋Š” Python์—์„œ ๊ณผํ•™ ์—ฐ์‚ฐ์„ ์œ„ํ•œ ๊ฐ€์žฅ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ํŒจํ‚ค์ง€ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. NumPy๋Š” โ€œNumeric Pythonโ€์˜ ์•ฝ์ž์ด๋ฉฐ ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ๋‹ค์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด๊ณผ ํ–‰๋ ฌ ์—ฐ์‚ฐ์— ํ•„์š”ํ•œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ•จ์ˆ˜์™€ ๋ฉ”์†Œ๋“œ๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. NumPy๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„, ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฒ˜๋ฆฌ, ์„ ํ˜• ๋Œ€์ˆ˜, ๋จธ์‹  ๋Ÿฌ๋‹ ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ๋„๋ฆฌ ์‚ฌ์šฉ๋˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. NumPy์˜...

[SPL] stats์™€ eventstats ์ฐจ์ด์  ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ

stats์™€ eventstats ์ฐจ์ด์  ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ Splunk์—์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•˜๋‹ค ๋ณด๋ฉด, ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ช…๋ น์–ด๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ง‘๊ณ„ํ•˜๊ณ  ์š”์•ฝํ•ด์•ผ ํ•  ๋•Œ๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ์ƒํ™ฉ์—์„œ ์ž์ฃผ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ๋ช…๋ น์–ด๊ฐ€ stats์™€ eventstats์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๊ธ€์—์„œ๋Š” ์ด ๋‘ ๋ช…๋ น์–ด์˜ ์ฐจ์ด์ ๊ณผ ์‚ฌ์šฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. stats stats ๋ช…๋ น์–ด๋Š” ๊ฒฐ๊ณผ...

[SPL] Splunk & SPL ๊ฐœ์š”

Splunk & SPL(Splunk Processing Language) Splunk๋Š” ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ๋ถ„์„ ์†”๋ฃจ์…˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ธฐ์—…์€ ๊ธฐ๊ณ„ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ˆ˜์ง‘, ๊ฒ€์ƒ‰, ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง, ๋ถ„์„ ๋ฐ ์‹œ๊ฐํ™”ํ•˜์—ฌ ๋ณด๋‹ค ํšจ์œจ์ ์ธ ์˜์‚ฌ ๊ฒฐ์ •์„ ๋‚ด๋ฆด ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. Splunk์˜ ๊ฒ€์ƒ‰ ์–ธ์–ด์ธ Splunk Processing Language(SPL)์€ ์ด...

[Git] ๊นƒ(Git)์ด๋ž€?

๊นƒ(Git)์ด๋ž€? ๊นƒ(Git)์€ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ๋ฐœ์—์„œ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๋ถ„์‚ฐ ๋ฒ„์ „ ๊ด€๋ฆฌ ์‹œ์Šคํ…œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ฆ‰, ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ช…์ด ํ•˜๋‚˜์˜ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ฅผ ๊ฐœ๋ฐœํ•  ๋•Œ, ์†Œ์Šค์ฝ”๋“œ์˜ ๋ณ€๊ฒฝ ๋‚ด์—ญ์„ ์ถ”์ ํ•˜๊ณ  ๊ด€๋ฆฌํ•˜์—ฌ ๋ฒ„์ „์„ ๊ด€๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋„๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊นƒ์€ ๋น ๋ฅธ ์†๋„์™€ ๋ถ„์‚ฐ ์ €์žฅ์†Œ๋ฅผ ํ†ตํ•œ ์•ˆ์ •์ ์ธ ๊ด€๋ฆฌ, ๋ธŒ๋žœ์น˜ ๊ธฐ๋Šฅ ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์ œ๊ณตํ•˜๋ฉฐ, ๋‹ค์–‘ํ•œ ์šด์˜์ฒด์ œ์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ...

[Git] Git Branch์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด์™€ ํ™œ์šฉ

Git Branch์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด์™€ ํ™œ์šฉ Git Branch๋Š” Git์—์„œ ๋งค์šฐ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฐœ๋… ์ค‘ ํ•˜๋‚˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ํฌ์ŠคํŠธ์—์„œ๋Š” Git Branch๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ์ง€, Git Branch๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ๊ด€๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  Git Branch๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ํ˜‘์—… ๋ฐฉ๋ฒ• ๋“ฑ์— ๋Œ€ํ•ด ์‚ดํŽด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. โ€œ๋ชจ๋“  ๋ฒ„์ „ ๊ด€๋ฆฌ ์‹œ์Šคํ…œ์€ ๋ธŒ๋žœ์น˜๋ฅผ ์ง€์›...

[๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹] ์ด์ƒ ํƒ์ง€ ๊ฐœ์š” ๋ฐ ๋ฐ€๋„ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ด์ƒ์น˜ํƒ์ง€

๋ณธ ํฌ์ŠคํŠธ๋Š” ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ๊ฐ•ํ•„์„ฑ ๊ต์ˆ˜๋‹˜์˜ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์ˆ˜๊ฐ• ํ›„ ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ํ•œ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ž‘์„ฑ ๋ฐ ์„ค๋ช…์˜ ํŽธ์˜๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์•„๋ž˜ ํฌ์ŠคํŠธ๋Š” ๋ฐ˜๋ง๋กœ ์ž‘์„ฑํ•œ ์  ์–‘ํ•ด๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. Abnormal Data๋ž€ Anomaly Data๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด Hawkins์™€ Harmeling์— ์˜ํ•ด ์ •์˜๋œ๋‹ค. Observations that deviate so much f...

[๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹] ๊ฑฐ๋ฆฌโ€ข๊ตฐ์ง‘โ€ข์„œํฌํŠธ๋ฒกํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ด์ƒํƒ์ง€ ๊ธฐ๋ฒ•

๋ณธ ํฌ์ŠคํŠธ๋Š” ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ๊ฐ•ํ•„์„ฑ ๊ต์ˆ˜๋‹˜์˜ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์ˆ˜๊ฐ• ํ›„ ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ํ•œ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ž‘์„ฑ ๋ฐ ์„ค๋ช…์˜ ํŽธ์˜๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์•„๋ž˜ ํฌ์ŠคํŠธ๋Š” ๋ฐ˜๋ง๋กœ ์ž‘์„ฑํ•œ ์  ์–‘ํ•ด๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฑฐ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ด์ƒ์น˜ํƒ์ง€ K-Nearest Neighbor-based Anomaly Detection ๊ฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•œ Anomaly Score๋ฅผ K๊ฐœ์˜ ๊ทผ์ ‘ ์ด์›ƒ๊นŒ์ง€์˜ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๊ณ„์‚ฐ...

[์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜] ๊ทธ๋ž˜ํ”„

์˜ค๋Š˜์€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜/์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉด์„œ ํ‰์†Œ ๋‘๋ ค์›€์— ๋–จ๋ฉฐ ์ œ๋Œ€๋กœ ๊ณต๋ถ€ํ•˜์ง€ ๋ชปํ–ˆ๋˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์— ๋Œ€ํ•ด ๊ณต๋ถ€๋ฅผ ํ•˜๋ฉฐ ์ •๋ฆฌํ•ด๋ณด์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉฐ ์ž‘์„ฑํ•œ ๊ธ€์ด๋ฏ€๋กœ ๋ฐ˜๋ง์ด์–ด๋„ ์–‘ํ•ด๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜ํ”„ 1. ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ž€? ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋Š” ๊ฐ€์žฅ ์ผ๋ฐ˜ํ™”๋œ ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ๋กœ, ์—ฐ๊ฒฐ๋œ ๊ฐ์ฒด๋“ค ์‚ฌ์ด์˜ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ์ž˜ ํ‘œํ˜„ํ•จ. ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์ด๋ก  ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์™€ ๊ด€๋ จ๋œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ...

[๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹][์‹œ๊ณ„์—ด] AR, MA, ARMA, ARIMA์˜ ๋ชจ๋“  ๊ฒƒ - ๊ฐœ๋…ํŽธ

์˜ค๋Š˜์€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์‹œ๊ณ„์—ด์—์„œ ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์ด ์“ฐ์ด๋Š” AR, MA, ARMA, ARIMA์— ๋Œ€ํ•ด ์ •๋ฆฌํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๊ฐ„์„ ๊ฐ€์ง€๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํ•ด๋‹น ํฌ์ŠคํŠธ๋Š” ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ๊น€์„ฑ๋ฒ” ๊ต์ˆ˜๋‹˜์˜ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ์ œ์ž‘๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ชฉ์ฐจ ์ •์ƒ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค์™€ ๋น„์ •์ƒ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค Autoregressive (AR) Models Moving Average (MA) Models A...

[๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹][์ฐจ์›์ถ•์†Œ] ๋ณ€์ˆ˜ ์„ ํƒ๋ฒ•

๋ณธ ํฌ์ŠคํŠธ๋Š” ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ๊ฐ•ํ•„์„ฑ ๊ต์ˆ˜๋‹˜์˜ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์ˆ˜๊ฐ• ํ›„ ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ํ•œ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ž‘์„ฑ ๋ฐ ์„ค๋ช…์˜ ํŽธ์˜๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์•„๋ž˜ ํฌ์ŠคํŠธ๋Š” ๋ฐ˜๋ง๋กœ ์ž‘์„ฑํ•œ ์  ์–‘ํ•ด๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. Dimensionality Reduction Curse of dimensionality ์ •์˜ ์ด๋ก ์ (theory)์œผ๋กœ๋Š” ๋ณ€์ˆ˜์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๊ฐ€ ์ฆ๊ฐ€ํ•  ๋•Œ ๋ชจ๋ธ์˜ ์„ฑ๋Šฅ๋„ ์ฆ๊ฐ€ํ•œ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ, ํ˜„์‹ค...

[ํŒŒ์ดํ† ์น˜] ํŒŒ์ดํ† ์น˜ ๊ธฐ์ดˆ ์š”์†Œ (Autograd๋ž€)

์ˆœ์ „ํŒŒ์™€ ์—ญ์ „ํŒŒ ์‹ ๊ฒฝ๋ง(Neural Network)์€ ์–ด๋–ค ์ž…๋ ฅ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•ด ์‹คํ–‰๋˜๋Š” ์ค‘์ฒฉ๋œ ํ•จ์ˆ˜๋“ค์˜ ์ง‘ํ•ฉ์ฒด์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ์•„๋ž˜ 2๋‹จ๊ณ„๋ฅผ ๊ฑฐ์ณ ํ•™์Šต๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค : ์ˆœ์ „ํŒŒ(Forward Propagation) ์—ญ์ „ํŒŒ(Backward Propagation) Forward Propagation (์ˆœ์ „ํŒŒ) Forward Propagatio...

[๊ฐœ๋…] CPU, GPU, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  GPU ์›๋ฆฌ

CPU์™€ GPU ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ํ•™์Šตํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์ž‘์—…ํ•  ๋•Œ GPU๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ ์ด์ œ ๋‹น์—ฐํ•˜๊ฒŒ ์—ฌ๊ฒจ์ง‘๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ค์ œ๋กœ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์€ ์ฝ”๋“œ๋กœ GPU๋‚˜ CPU๋ฅผ ์†์‰ฝ๊ฒŒ ์„ ํƒํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 1 2 3 4 5 6 7 8 import torch # CUDA ์‚ฌ์šฉ ์—ฌ๋ถ€ ํ™•์ธ USE_CUDA = torch.cuda.is_available() print(USE_C...

[Paper Review] Transferring Inductive Bias Through Knowledge Distillation - (1/3)

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š” :) ์˜ค๋Š˜ ๋ธ”๋กœ๊ทธ ํฌ์ŠคํŒ…์œผ๋กœ ๋‹ค๋ค„๋ณผ ๋‚ด์šฉ์€ ์–ผ๋งˆ ์ „์— ํฅ๋ฏธ๋กญ๊ฒŒ ์ฝ์–ด๋ณด์•˜๋˜ โ€œTransferring Inductive Bias Through Knowledge Distillationโ€์ด๋ผ๋Š” ๋…ผ๋ฌธ์ธ๋ฐ์š”! ํ•ด๋‹น ๋…ผ๋ฌธ์€ Knowledge Distillation์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๊ณผ์—ฐ Inductive Bias๋ฅผ ์ „๋‹ฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊นŒ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃฌ ๋…ผ๋ฌธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์•„์‰ฝ...

[๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹][๊ฐœ๋…์ •๋ฆฌ] Inductive Bias๋ž€?

Inductive Bias Overview Inductive Bias๋ž€ ๋ฌด์—‡์ผ๊นŒ์š”? ์ตœ๊ทผ ๋…ผ๋ฌธ๋“ค์„ ๋ณด๋ฉด ๊ทธ๋ƒฅ Bias๋„ ์•„๋‹ˆ๊ณ  Inductive Bias๋ผ๋Š” ๋ง์ด ์ž์ฃผ ๋‚˜์˜ค๋Š” ๊ฒƒ์„ ํ™•์ธํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”๋ฐ์š”! ์˜ค๋Š˜์€ ํ•ด๋‹น ๊ฐœ๋…์— ๋Œ€ํ•ด ์ •๋ฆฌํ•ด๋ณด๋Š” ์‹œ๊ฐ„์„ ๊ฐ€์ง€๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉด์„œ ์ž‘์„ฑํ•œ ๊ธ€์ด๋ฏ€๋กœ ํ‹€๋ฆฐ ๊ฐœ๋…์ด ์žˆ๋‹ค๋ฉด ์–ธ์ œ๋“  ํ”ผ๋“œ๋ฐฑ ํ™˜์˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. Bias(ํŽธ...