태태코딩

회사에서 쿠버네티스를 사용하게 될 가능성이 있어서, docker를 미리 정리해보는 중이다. Docker의 이미지는 아래 주소에서 다운받을 수 있다.https://hub.docker.com/ Docker Hub Container Image Library | App ContainerizationSoftware supply chain Secure Your Supply Chain with Docker Hardened Images Use Docker's enterprise-grade base images: secure, stable, and backed by SLAs for Ubuntu, Debian, Java, and more. Regularly scanned and maintained with CVE reme..

아직 다 읽지는 못했지만, 책에 대해서 리뷰하고자한다. 개발자를 위한 AI 알고리즘 “개발자를 위한 AI 알고리즘”은 AI 시대에 개발자가 반드시 갖춰야 할 알고리즘 사고력을 한 권에 정리한 실전 가이드로, 전통적인 알고리즘부터 최신 머신러닝·LLM까지 폭넓은 스펙트럼을 다룬다. ​ 책의 구성과 범위 이 책은 크게 3부로 나뉘며, 1부에서는 알고리즘 기초(빅오, 자료 구조, 정렬·탐색·그래프 등)를 다지고, 2부에서 머신러닝·딥러닝 알고리즘(분류, 회귀, 클러스터링, 신경망 등)을, 3부에서는 자연어 처리, 트랜스포머, LLM, 대규모 시스템 알고리즘까지 확장한다. 특히 LLM의 핵심인 어텐션, 트랜스포머, Seq2Seq 등을 알고리즘 관점에서 깊이 있게 설명해, 챗GPT 같은 생성형 AI가 어떻게 작동..

cs지식을 늘리기 위해서 김영한 선생님의 java network programming 강의를 듣는 중이다. Network Programming 기본적인 로직은 다음과 같다. 소켓서버 포트 지정소켓서버 오픈클라이언트 소켓서버에 접속클라이언트 소켓서버에 데이터 송신소켓서버는 클라이언트로 부터 데이터 수신소켓서버가 클라이언트에게 데이터 송신클라이언트는 소켓서버에서 데이터 수신종료 CodeClientimport java.io.DataInputStream;import java.io.DataOutputStream;import java.io.IOException;import java.net.Socket;public class Client { private static final int PORT = 12345..

회사에서 기존에 고용노동부 퇴직연금시스템 파일 로직 점검에 이어서 운용사 선정 페이지 파일 로직 점검 업무를 받았다.기존 고용노동부 시스템은 전자정부 프레임워크라, jdk와 java 버전이 낮아서, 좀더 간편하고 성능좋은게 있을 까 강의를 들어봤다.파일 시스템 라이브러리와 클래스 자체는 변한게 없는 것 같은데. 상황에 따라 어떤 것을 사용하는 것이 좋은 지 좋은 지식이 되었다. 바이트 스트림 vs 문자 스트림 바이트 스트림 (Byte Stream)FileInputStream / FileOutputStream데이터를 바이트 단위로 읽고 쓴다.이미지, 동영상, 바이너리 파일, PDF 등 텍스트가 아닌 파일 처리에 적합. 문자 스트림 (Character Stream)FileReader / FileWriter텍..

ADSPhttps://www.dataq.or.kr/www/sub/a_06.do 데이터자격검정 - 데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.www.dataq.or.kr ADSP 시험일정https://www.dataq.or.kr/www/accept/schedule.do 데이터자격검정 - 데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.www.dataq.or.kr ADSP 후기 우선 47회 adsp를 도전했다.나는 소프트웨어학과를 졸업했고, 데이터 분석이랑은 연관이 적었지만, AI에 대해 공부하..

통계와 회귀분석 기초통계통계학개론모집단/표본표본추출방법자료의 종류기초통계분석기술통계/추측통계회귀분석다변량분석상관분석(상관계수)다차원 척도법(MDS)주성분 분석(PCA) 시계열 예측 통계특정집단을 대상으로 수행한 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약된 형태의 표현이다.통계자료 획득 방법: 총조사/전수조사, 표본조사 모집단과 표본표본의 평균, 표본의 표준편차, 표본의 분산 등 표본에서 요약하여 정리한 데이터를 통계량이라고 한다.실제 모집단의 평균, 표준편차, 분산등을 모수라고한다. 통계량을 통해 모수 추정을 할 수 있다. 표본 추출방법단순랜덤추출법1~N 까지의 번호를 부여하고, n개의 번호를 임의로 선택해 원소를 추출 계통추출법번호를 부여하고, k개씩 n개의 구간으로 나누고 하나의 임믜로 선택한 후 ..

데이터 분석 기획 분석 기획의 특징분석기획실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 작업 데이터 사이언티스트의 역량수학/통계학적 지식, 정보기술, 비지니스에 대한 이해와 전문성 필요 분석에 가장 중요한 요소DATA + Analytics Model + Analyst + Value 분석 기획 구분 분석 과제 발굴(단기)분석 마스터 플랜(중장기) 분석 대상과 방법에 따른 분석 주제 what(무엇을) knownun-knownhow(어떻게)knownOptimization(최적화)Insight(통찰) un-knownSolution(솔루션)Discovery(발견) 목표 시점별 분석 기획방안 2가지분석과제..

1 과목 데이터의 이해데이터 유형정성적 데이터(질적 자료)저장,검색, 분석에 많은 비요이 소모되는 언어/문자 형태의 데이터 주관적 내용통계분석이 어렵다.ex) 회사 매출 증가함 정량적 데이터(양적 자료)정형화 된 데이터로 수치, 도형, 기호 등의 형태를 가진 데이터객관적 내용비용 소모가 적어 통계분석에 용이ex) 나이, 몸무게 ,주가 데이터의 역할지식 경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지 간의 상호작용에 중요한 역할을 한다. 지식 형성의 중요한 기초가 된다. 암묵지 학습과 체험을 통해 개인에게 습득된 무형의 지식1. 내면화학습과 체험을 통해 개인이 습득하는 과정 2. 공통화내면화된 지식을 조직의 지식으로 만드는 과정 형식지문서나 메뉴얼처럼 형상화된 지식으로, 지식의 전달과 공유가 매우 용이 3. 표출화개..

트랜스포머(Transformer)1. self-Atteion2. multi-head-attention3. positional encoding4. encoder/decoder 트랜스포머는 RNN과 달리 순차적 구조 없이 문장을 병렬로 처리할 수 있는 모델이다.Self-Attention은 한 문장 내 단어들 사이의 관련성을 계산해 각 단어의 문맥을 파악한다.Multi-head-Attention 여러 어텐션을 병렬로 수행하여 다양한 의미 관계를 동시에 학습한다.Positional Encoding은 순서정보가 없는 프랜스포머에 위치정보를 부여한다.트랜스포머는 인코더와 디코더 구조로 이루어지며, 번역, 요약 등 시퀀스- 시퀀스 작업에 강하다.RNN에 비해 병렬처리 가능성과 장기 의존성 학습에서 우위를 가진다...

지도학습과 비지도학습의 차이를 설명하고 각각 예를 드시오 지도학습과 비지도학습은 데이터의 정답(label)의 유무에 따라 구분된다. 지도학습(Supervised Learning) 입력 데이터에 대한 정답 레이블이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방법이다.데이터 (X, y) 에서 함수 f: X → y 를 학습하며, 새로운 입력에 대해 올바른 출력을 예측하는 것이 목표이다. ex)모의고사와 정답지를 보며 채점 기준을 익히는 공부로지스틱/선형회귀,결정트리,SVM 비지도학습(Unsupervised Learning) 입력 데이터에 대한 정답(label)없이 데이터의 구조나 패턴을 학습하는 방식이다.즉 주어진 데이터 X만으로 데이터 간의 유사성, 군집 구조, 저차원 표현 등을 찾아낸다. ex)정답지 없이 문제..