ETC18 생활코딩 - 모델 머신러닝에 관련된 용어들을 인간과 비유하자면 모델(판단력) - 인간의 뇌 학습(모델을 만드는 과정) - 일생동안 인간이 경험하고 공부하는 것들 학습이 잘 되어야 좋은 모델을 만들 수 있고, 좋은 모델은 정확하고 더 좋은 추측과 판단을 할 수 있다. 마찬가지로 인간도 어릴 때부터 학습이 잘 되어야 성인이 돼서 좋은 판단력과 두뇌를 가지게 되며 좋은 두뇌는 어떠한 문제가 발생하더라도 더 좋은 추측과 판단을 함으로써 해결할 가능성이 더 커지게 된다. 추가적인 생각) 뉴럴링크는 실현 가능한가? 생각만으로 게임을 플레이하거나 차를 운전할 수 있을까? 10년 뒤에는 AI, 머신러닝, 딥러닝과 관련된 것들이 IT의 대부분을 차지할 것인가? 당근 마켓(머신러닝 기술을 이용한 문제 게시글 자동 처리) 배달의 민족(허위 .. 2021. 7. 1. 기본 개발용어 빌드 : 프로젝트 파일들을 출시하기 적합한 형태로 포장하는 일 ex) 요리한 여러개의 음식들을 도시락에 담아서 포장하는 과정 배포 : 빌드한 결과물을 사용자(클라이언트)에게 전달하는 것 - 앱 배포 : 플레이 스토어 또는 앱 스토어에 자신이 만든 앱을 올리는 것 - 웹 배포 : 서버(아파치 톰캣 또는 AWS)에 빌드한 프로젝트를 올리는 것 2021. 6. 10. 독립변수와 종속변수 독립 변수 -> 원인 종속 변수 -> 결과 ex) 온도가 20도 일때 음료수가 40잔 팔렸다. 원인 -> 온도 , 결과 -> 40잔이 팔림 여기서 40잔이 팔렸기(결과) 때문에 온도가 달라지지 않는다. "원인은 결과와 상관없이 일어나는 사건" -- > 원인은 결과에 영향을 받지 않는 독립적인 사건(독립변수)이고 결과는 원인에 종속되어서 발생하는 사건(종속변수) 한쪽의 값이 바뀌었을 때, 다른쪽의 값도 바뀐다면 두 개의 특성은 "서로 관련이 있다" 라고 추측 할 수 있습니다. 이때 두개의 특성을 "서로 상관이 있다"라고 하며 이런 관계를 상관관계 라고 합니다. 위 표에서 온도가 변함에 따라 판매랑도 변하기 때문에 두 개의 특성은 서로 관련이 있고 상관관계에 있다고 함 1. 온도가 증가하면 판매량도 증가한다.. 2021. 3. 14. 버퍼 개념 A와 B가 서로 입출력을 하는 데 있어서 속도 차이를 극복하기 위해 사용하는 임시 저장공간 버퍼는 거의 대부분 CPU와 보조기억장치(HDD) 사이에서 사용되는 임시 저장공간을 의미하는데 CPU는 1초에 최대 수십억 개의 데이터를 처리할 수 있는데 데이터를 전송하는 속도가 느린 보조기억장치에서 데이터를 1초에 10개씩 CPU로 전달해서 처리하게 되면 CPU가 가지고 있는 효율성은 떨어지게 됨 이러한 CPU의 효율성 문제를 해결하기 위해서 주기억장치인 RAM에 버퍼를 생성해서 보조기억장치에 있는 데이터를 가져와 버퍼에 쌓아놓은다음 CPU는 주기억장치의 버퍼 안에 쌓여있는 데이터를 한꺼번에 빠른 속도로 처리하고 다른 작업을 한 뒤 다시 버퍼에 있는 데이터를 처리하게 되는 식으로 사용하면 CPU를 효율적으로 사.. 2021. 1. 23. 이전 1 2 3 4 5 다음
