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머신러닝

머신러닝

1. 머신러닝 소개 인공지능 ) 머신러닝 ) 딥러닝 인공지능: 인간의 지능을 모방하여 문제해결을 위해 사람처럼 학습하고 이해하는 기계를 만드는 분야약인공지능: 기계가 지능적인 것처럼 행동 ex. 알파고: 지능 소유 여부와는 관계 없이 목적 달성 여부가 중요강인공지능: 스스로 문제 정의, 해결, 지속적인 학습 1.2. 머신러닝의 처리 과정 학습 단계learning stage추론 단계inference stage 1.3. 머신러닝의 기본 요소 하나의 데이터는 n차원의 열벡터로 표현n차원 벡터는 n차원 공간상의 한 점 특징추출 - 2차원의 두 좌표값을 모두 쓰는 대신 하나만 사용하는 방법- 가로축에나 세로축이 아닌 임의의 2차원 단위 벡터 u상으로의 사영값, 즉 x(T)u를 특징값으로 사용할 수 있다. 특징..

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  • · 2026. 1. 19.
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AZ-900 개념 정리: 하루만에 AZ-900 Microsoft Azure Fundamentals 시험 합격하기 2025

AZ-900 개념 정리: 하루만에 AZ-900 Microsoft Azure Fundamentals 시험 합격하기 2025

참고: udemy 강의 https://www.udemy.com/course/best-az-900-microsoft-azure/ 개요 AZ-900: foundational level knowledge of cloud services and how those services are provided with Microsoft Azure cloud란? - 사실, cloud는 없다. 다른 사람의 컴퓨터일 뿐이다 - cloud 컴퓨팅이 매력적인 이유: 필요할 때 컴퓨팅 리소스를 임대할 수 있다 Azure 살펴보기 - 금액 책정이 시간당으로 되어있더라도, 실제로는 초 단위로 청구된다 AZ-900에 대하여 - 공식 랜딩 페이지: https://learn.microsoft.com/ko-kr/credentials/cert..

  • format_list_bulleted TIL/Cloud
  • · 2026. 1. 9.
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컴파일러 구성

컴파일러 구성

어휘분석기(스캐너): 원시 프로그램을 읽어 들여 토큰이라는 의미 있는 문법적 단위로 분리하여 출력구문분석기(파서): 어휘분석 단계의 결과들인 토큰들을 받아 이 토큰들이 주어진 문법에 맞는지 검사 형식언어: 어떤 알파벳에서 얻은 기호(symbol)들로 구성되는 문자열들의 집합형식문법: 형식언어 생성을 위해 사용하는 여러 규칙형식문법 표현을 위해 정규표현, 문법도표, BNF, EBNF 등의 방법을 사용한다.정규문법A→tB A→t 또는 A→Bt A→t 단, t ∈ A, B ∈ VN 생성규칙에 따라 두 가지 종류가 있다.A → tB, A → t 와 같은 생성규칙을 갖는 것을 우선형(right-linear)문법이라 하고 A → Bt, A → t와 같은 생성규칙을 갖는 것을 좌선형(left-linear)문법이라 함..

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  • · 2025. 12. 27.
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오픈소스 기반 데이터 분석

오픈소스 기반 데이터 분석

1장. 데이터 분석과 오픈소스의 이해1.1. 데이터 분석의 이해데이터분석의 재료가 되는 관찰된 사실관찰이나 측정을 통해 얻어진 사실이나 기록그 자체로 의미를 가지기보다는 객관적인 상태의 값수치, 문자, 특정 시간이나 공간에 대한 기록정보데이터를 가공해 문제 해결이나 의사결정에 활용할 수 있는 의미 있는 형태로 변환한 결과물단순한 사실의 나열이 아닌 데이터 사이의 관계를 파악하거나 새로운 의미를 도출하는 형태데이터를 수집하여 정리하거나 요약하는 과정에서 정보가 만들어진다. 데이터 분석의 정의 (Data Analysis, DA)데이터에 숨겨진 의미를 발견하고 이를 바탕으로 의사결정에 활용할 수 있는 인사이트를 도출하는 일련의 과정데이터를 정보로 가공하는 고도의 처리 및 가공의 과정데이터를 구조화하고 패턴을 ..

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  • · 2025. 12. 13.
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머신러닝과 수학

벡터: 순서가 있는 숫자의 리스트AI에서의 벡터: 정보를 숫자로 표현하는 방법 - 문자, 이미지, 소리 등을 숫자 묶음으로 바꿔서 모델에 넣는다. 벡터는 방향 + 크기 두 가지 의미를 가짐크기: 정보의 강도(문서 길이가 길수록 벡터의 크기가 커질 수 있음)방향: 정보의 특성(방향이 비슷하면 의미가 비슷) 딥러닝의 자연어 처리(NLP) 분야에서는 단어를 벡터로 변환(워드 임베딩)하여 이 벡터들을 가지고 단어 간의 유사도 측정가정: 의미적으로 유사한 단어는 벡터 공간에서 가까운 위치에 있다.두 벡터가 가리키는 방향의 유사성을 측정하는 코사인 유사도 사용벡터 A와 벡터 B의 방향이 매우 유사하면(각도가 작으면), 이 단어들은 의미가 매우 유사하다고 판단한다. 코사인 유사도: 두 벡터가 가리키는 방향이 얼마나 ..

  • format_list_bulleted TIL/AI
  • · 2025. 11. 28.
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Azure OpenAI 연결해서 GPT API 응답 받아보기

Azure OpenAI 연결해서 GPT API 응답 받아보기

Azure"Azure tour" 검색 > datacenter tour 확인 가능 Microsoft’s Virtual Datacenter Tour opens a door to the cloud | Microsoft Azure BlogExplore the infrastructure and datacenter design that powers over 60 datacenter regions and 300+ datacenters globally with Microsoft's Virtual Datacenter Tour.azure.microsoft.com전세계 65개 이상 regionregion 하위에 datacenter 여러 개 존재선택의 기준은 regionregion 안의 어떤 datacenter 사용할지는 결..

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  • · 2025. 8. 20.
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