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  인공지능을 위한 수학 - 3. 선형대수 🔢 선형대수와 벡터 기초✅ 선형대수벡터, 행렬, 선형변환 등을 다루는 수학 분야.데이터와 공간을 수학적으로 표현하고 계산하는 데 필수!✅ 벡터와 스칼라벡터: 방향과 크기를 가진 수 (예: [3, 4])스칼라: 크기만 있는 숫자 (예: 5, -2)✅ 스칼라배벡터에 숫자(스칼라)를 곱해 크기를 바꾸는 연산. 방향은 그대로.🧮 벡터 연산✅ 내적 (Dot Product, 스칼라곱)두 벡터의 방향 유사성을 측정. 결과는 숫자(스칼라).직각이면 0, 같은 방향이면 양수.✅ 외적 (Cross Product, 벡터곱)3차원에서만 가능. 두 벡터에 수직인 새로운 벡터를 만들어냄.✅ 영사곱한 벡터를 다른 벡터 위에 "그림자처럼" 눕혀 겹치는 정도를 보는 것.✅ 텐서곱두 벡터를 곱해 고차원 행렬(텐서)을 만드는 연산.?.. 프로그래밍공부(Programming Study)/머신러닝(Machine Learning) 2025. 5. 14.

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  인공지능을 위한 수학 - 2. 미분 ✅ 경사하강법 (Gradient Descent)머신러닝에서 모델의 오차를 줄이기 위해 사용하는 최적화 기법.기울기를 따라 오차가 작아지는 방향으로 조금씩 이동하며 최적의 파라미터를 찾아요.핵심 수식:θ:=θ−α⋅∇J(θ)\theta := \theta - \alpha \cdot \nabla J(\theta)✅ 상미분, 편미분, 전미분구분 설명상미분한 개 변수에 대한 미분편미분여러 변수 중 하나만 고정하고 미분전미분변수들이 서로 의존할 때, 전체 변화를 계산하는 미분✅ 라이프니츠 표기법 vs 라그랑주 표기법표기법 형태 특징라이프니츠dy/dx변수 관계 명확, 연쇄법칙에 유리라그랑주f′(x)간단하고 함수 중심 표현✅ 선형회귀와 최소제곱법선형회귀: 데이터를 설명할 수 있는 직선을 그려 예측하는 모델.최소제곱법: .. 프로그래밍공부(Programming Study)/머신러닝(Machine Learning) 2025. 5. 14.

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  인공지능을 위한 수학 - 1. 기초 수학 1️⃣ Deep Learning (딥러닝)사람의 뇌처럼 작동하는 인공신경망을 이용해 데이터에서 스스로 학습하는 기술입니다.복잡한 문제를 풀기 위해 여러 층의 신경망을 사용하므로 "Deep"이라고 불러요.사용 분야: 이미지 인식, 음성 인식, 자율주행 등2️⃣ 딥러닝 기본 구성요소용어 설명DNN (Deep Neural Network)여러 층의 인공신경망으로 구성된 구조CNN (Convolutional Neural Network)이미지 처리에 특화된 신경망, 특징을 자동 추출RNN (Recurrent Neural Network)순서가 있는 데이터(텍스트, 음성 등)에 강함LSTM (Long Short-Term Memory)RNN의 기억력 문제를 개선한 구조ReLU 함수0 이하 값을 모두 0으로 만드는 간단한.. 프로그래밍공부(Programming Study)/머신러닝(Machine Learning) 2025. 5. 12.

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  20250506 AWS DynamoDB 논문 단어/문장 정리 📌 단어 및 구 표현 정리diurnal pattern→ 일주기 패턴, 하루 동안 반복되는 변화 양상e.g., The diurnal pattern of temperature shows it’s usually warmest in the afternoon.incoming request rate→ 들어오는 요청률e.g., We need to monitor the incoming request rate to ensure system stability.an order of magnitude→ 약 10배 정도의 차이e.g., The new processor is an order of magnitude faster.locality pattern→ 지역성 패턴 (데이터 접근이 특정 범위에 집중되는 경향)e.g., Lo.. 독서(Reading) 2025. 5. 6.

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  명상록 4장-마르쿠스 아우렐리우스(천병희 역) 🌿 내면의 평온과 자기 통제"인간에게 자신의 영혼보다 더 조용하고 한적한 은신처는 없다.""마음이 편안해진다는 것은 정돈된 마음가짐을 말한다.""네 원칙들은 짧고 원초적이어야 한다.""사물들은 네 영혼을 장악하지 못하고 꼼짝없이 영혼 밖에 존재하는 것이므로 불안은 오직 우리 안에 있는 의견에서 기인한다.""네 의견을 버려라. 그러면 '내가 피해를 입었다'는 느낌이 사라질 것이다. '내가 피해를 입었다'는 느낌이 사라지면 피해도 사라질 것이다.""사물들을 사실 그대로 보라.""헤매지 말고, 충동이 일 때마다 정의의 요구를 들어주고, 생각을 할 때마다 네가 명확히 이해하는 것에 의지하라."⏳ 시간과 죽음에 대한 성찰"네가 보고 있는 이 모든 것은 한순간에 변하여 더 이상 존재하지 않으리라.""온 우주는 변.. 독서(Reading)/오늘의 책(Today's book) 2025. 5. 2.

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  20250501 AWS DynamoDB 논문 단어/문장 정리 ✅ 주요 단어 정리🔹 outage – 정전, 서비스 중단The website suffered a major outage during the launch.→ 웹사이트가 출시 중에 큰 장애를 겪었다.🔹 token – 인증 수단, 상징You need a security token to access the system.→ 시스템에 접근하려면 보안 토큰이 필요하다.🔹 scattered – 흩어진, 산발적인The documents were scattered across the table.→ 문서들이 테이블 위에 흩어져 있었다.🔹 substrate – 기질, 기반 재료The chip is mounted on a ceramic substrate.→ 칩은 세라믹 기판 위에 부착되어 있다.🔹 syntactic –.. 독서(Reading) 2025. 5. 1.

• 20250429 AWS DynamoDB 논문 단어/문장 정리 📚 단어 & 문장 정리1. is eligible to의미: ∼할 자격이 있다 용례: She is eligible to apply for the scholarship. He is eligible to vote in the upcoming election. Only members are eligible to receive the benefits.2. for sake of의미: ∼을 위해서 용례: She gave up her career for the sake of her family. Let's try to stay calm for the sake of the children. He studied hard for the sake of his future.3. yields a system의미:.. 독서(Reading) 2025. 4. 29.

• Amazon DynamoDB: 확장성과 안정성을 지탱하는 핵심 기술 1. 핵심 메모DynamoDB가 성공할 수 있었던 이유는 다음 핵심 기술 덕분이다Partitioning (파티셔닝)Replication (복제)Versioning (버전 관리)Membership (멤버십 관리)Failure handling (장애 처리)Scaling (확장성 확보)이들은 모두 대규모 서비스 환경에서도 데이터의 일관성, 가용성, 확장성을 보장하기 위해 필수적인 요소이다.2. 떠오른 할 일 DynamoDB 내부 구조 자세히 읽어보기 Consistent hashing 개념 완전히 이해하기3. 주요 단어 정리단어뜻data persistence데이터가 시스템 재부팅 후에도 보존되는 특성scalable시스템이 부하 증가에 따라 확장 가능한 성질replica synchronization데이터 복제본 .. 독서(Reading) 2025. 4. 28.

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  AI/MLOps : ML의 개념부터 최신 NLP 모델까지 📚 목차ML(Machine Learning) 이란?1.1 지도 학습(Supervised Learning)1.2 비지도 학습(Unsupervised Learning)1.3 강화 학습(Reinforcement Learning)Foundation Model과 LLM Model싱글 모달 vs 멀티 모달NLP 모델의 발전과정Langchain과 LangSmith 소개정리1. ML(Machine Learning) 이란?머신러닝(ML)은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 예측하는 기술입니다. ML은 세 가지 주요 카테고리로 나눌 수 있습니다.1.1 지도 학습(Supervised Learning)지도 학습은 정답(Label)이 있는 데이터를 이용해 학습합니다. 모델은 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측.. 프로그래밍공부(Programming Study)/머신러닝(Machine Learning) 2025. 4. 28.

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  『명상록』 깊이 읽기: 결과보다 과정에 집중하라 1. 인상 깊은 구절"반드시 해야 할 일에 몰두할 뿐, 업적을 통하여 얻게 될 명성은 고려하지 않는 사람처럼."마르쿠스 아우렐리우스는 이 구절을 통해, 명예나 성공보다 해야 할 일 자체에 몰입하는 태도를 강조한다. 결과에 집착하지 않고, 스스로의 의무를 성실히 수행하는 것이 진정한 스토아 철학자의 자세이다.2. 떠오른 할 일 플루타르크 『영웅전』 읽기『명상록』을 읽으며 자연스럽게 고대 인물들의 삶에도 관심이 생겼다. 플루타르크의 『영웅전』은 그 시대 위인들의 삶과 덕목을 다룬 작품으로, 『명상록』과 함께 읽으면 인간 존재에 대한 깊은 이해를 더할 수 있다.3. 책을 읽으며 나온 주요 단어 정리단어뜻비망록잊지 않기 위해 기록해둔 글수상록감상이나 사상을 적은 글원로원로마 공화정 및 제정기의 최고 통치기관집정.. 독서(Reading)/오늘의 책(Today's book) 2025. 4. 27.

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  피터 드러커의 21세기 비전 3 - 자기실현편(프로페셔널의 조건) 독서 일자: 2025.04.06독서 장소: My sweet homep.253효과적인 의사 결정자는 제안된 하나의 행동만이 정당하고 다른 행동들은 모두 틀렸다는 가정 아래에서 출발해서는 안 된다. '나는 옳고 그는 틀렸다'는 가정에서 시작해서도 안 된다. 그는 사람들이 왜 반대 의견을 갖고 있는지 그 이유를 반드시 찾아내겠다는 의지로부터 시작해야 한다. p.254효과적인 의사 결정자는 확실한 반증이 없는 한, 반대자 역시 상당히 지적이며 꽤나 공정한 사람이라고 가정해야 한다는 것을 알고 있다.따라서 효과적인 사람들은 언제나 다음과 같이 질문한다. "만약 이 사람의 주장이 타당하고 합리적인 것이라면 그는 도대체 어떤 현실을 보고 있는 것인가?" 효과적인 사람들은 먼저 이 문제를 '이해'하려고 노력한다. 그런.. 독서(Reading)/오늘의 책(Today's book) 2025. 4. 6.

• 2025년 4월 6일 끄적거림 1.글을 짧게 쓴다는 것은 독자로 하여금 상상의 여지를 남겨둘 수 있는 것이다. 장황해진다는 것은 상상할 여지를 주지 않는 것이다.올바른 커뮤니케이션을 한다는 것은 짧은 글로 달성하기 어려운 것이 아닐까?청자/독자로 하여금 문맥을 유추하도록 한다는 것은 완벽하게 경험이 공유되었을 때나 가능한 이야기다.불특정 다수를 대상으로 말을 하거나, 글을 작성하는 경우에는 용어 설명이 필요할 수밖에 없다.그렇다면 특정한 독자들을 대상으로 말을 하거나, 글을 작성하는 경우에는 용어 설명이 불필요한가?아니다. 특정한 독자들은 그저 조금 더 경험 공유가 된 사람일 뿐이다. 용어 설명이 오히려 더 필요할 수도 있다.흰 도화지에 그림을 그려넣는 것은 이미 그려져 있는 그림에 그림을 그려넣는 것보다 쉽다. 때로는 기존 그림을 .. 끄적끄적(Memo)/끄적거림(scribble) 2025. 4. 6.