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Transfer Learning (전이 학습)전이 학습 (Transfer Learning) 은 이미 학습된 모델(pre-trained model)을 활용하여 새로운 머신 러닝 모델을 구축하는 방법이다.= 기존의 모델의 성능 + 새로운 데이터로 학습시키기(새로운 모델을 처음부터 훈련,구축하는 것이 아니라, 기존에 학습된 모델을 활용하기 떄문에 성능이 좋고 빠르게 구축할 수 있다)  🐱🐶 아주 쉬운 예시기존 학습된(pre-trained) 모델= "🐱고양이"와 "🐶강아지" 이미지를 구별하는 모델 Transfer Learning 적용= "🐰토끼" 와 "🐱고양이" 이미지를 구별하는 모델 구축   Transfer Learning은 주로 두 가지 방식으로 활용한다.Fine-tuning (미세 조정)이미 학..

🔍 Top-K란?Top-K는 머신러닝 모델이 예측한 단어 중 상위 K개만 선택하는 방식이다.K개만 선택하도록 제한함으로써, 원하는 정보만 얻을 수 있다.즉, Top-K는 원하는 정보를 얻기위한 LLM의 출력의 하이퍼파라미터이다.  ✅ 쉬운 예시 :  추천 시스템 (Recommendation) 사용자가 좋아할 가능성이 높은 Top 3개의 영화 추천 영화 추천 모델의 예측 확률 (Top-3 적용 전)🎥 "Inception" → 28%🎥 "Interstellar" → 22%🎥 "The Matrix" → 15%🎥 "The Dark Knight" → 12%🎥 "Avatar" → 10%🎥 "Titanic" → 7% 영화 추천 모델의 예측 확률 (Top-3 적용 전)1️⃣ "Inception" 🎥 → ..

머신 러닝을 처음 배울 때, 대표적인 문제 유형 2 가지를 배운다.. 1. Classification(분류) 문제Classification는 주어진 데이터를 특정 그룹(카테고리)으로 분류하는 문제를 말한다✅ 예시) 아주 쉽게 이해하기:✉️ 스팸 메일 분류 → 이메일이 스팸인지 아닌지 분류🖼️ 이미지 분류 → 사진 속 동물이 고양이인지 개인지 판별 🐱🐶데이터의 특징에 따라 다음과 같은 방식으로 분류된다.예시: "Class A = 스팸", Class B = "일반 메일"  2. Regression(회귀) 문제Regression는 주어진 데이터를 기반으로 연속적인 숫자의 값을 예측하는 문제를 말한다. ✅ 예시) 아주 쉽게 이해하기💰🏠 부동산 가격 예측 → 방 개수에 따라 가격을 예측 🌡️날씨 예측 ..

📌 머신러닝에서 Temperature란?머신러닝에서 Temperature는 주로 확률적 예측을 다룰 때 사용되는 하이퍼파라미터이다모델의 예측을 얼마나 확신할지 조절하는 값이다.  Temperature를 사용하는 모델 예시Generative model, LLM(예: GPT, Claude, BERT, Gemini 등) - 출력의 다양성과 창의성 조절 가능소프트맥스(Softmax) 함수 - 분류 문제에서 각 클래스의 확률을 계산할 때 사용 ✅ Temperature의 역할📈 높은 값(예: 1): 다양한 표현과 창의적인 답변 (예측에 확신이 적어 랜덤하게 동작)📉 낮은 값(예: 0): 일관성을 가진, 예측 가능한 응답을 생성 (예측에 확신을 가지고 일관적인 동작) 📌 Temperature 예시 Temper..

비지니스,업무 상황에서 자주 보는 단어! ad hocAd hoc(특정 상황이나 문제를 해결하기 위해) 임시로, 일시적인 솔루션을 의미한다. 예시) Ad hoc meeting예시) Ad hoc team예시) Ad hoc decision-making Ad hoc는 라틴어에서 유래한 표현이다. 특히 IT 분야에서 ad hoc은 특정 문제를 해결하기 위해 임시로 만든 시스템적인 해결책을 의미한다. 예시) ad hoc query :  데이터베이스에서 사용자가 특정 목적에 맞게 임시로 만든 쿼리예시) ad hoc network :  중앙 라우터나 액세스 포인트 없이 장치들이 직접 연결되는 임시 네트워크

DJI Osmo Pocket 3 (오즈모 포켓 3)좋다는 후기가 아주 많아서 나도 사봤다!오즈모 포켓4 출시까지 아직 한참 남은거같아서 포켓3를 샀다 크리에이터 콤보가 아닌 단품으로 샀다무조건 단품으로 사세요!   언박싱~~   전체 구성품설명서가 많다  실질적으로 사용하게 될 구성품   추가적으로 조금한 배터리 핸들을 탈부착할 수 있다.   켜면 QR 코드가 나오는데 DJI 어플 다운로드 링크이다.어플을 다운로드 후에 언어 설정하면 초기 설정 끝!    SanDisk Extreme PRO 512GB샌디스크 sd 카드를 7만원대 아마존에서 샀다.512기가 좋은듯하다. (4k면 9시간 정도, 1080p면 28시간 정도 찍을 수 있었다)  V30, A2가 적힌 sd카드 사면 된다고하는데 DJI에서 권장하는 ..

Amazon SagemakerSageMaker는 머신 러닝(ML) 모델을 쉽게 학습, 구축할 수 있는 AWS의 완전관리형 서비스이다.SageMaker 뜻: 지혜로운 것을 만드는 도구– Sage: 현명한, 지혜로운 (wise) – Maker : 만드는 사람  SageMaker 주요 구성 요소SageMaker는 머신러닝 파이프라인의 다양한 단계를 관리하는 여러 도구와 서비스를 제공합니다.   🔨 SageMaker StudioSageMaker Studio는 전체적인 개발 환경(IDE)의 대시보드이다.(매우 직관적이다)머신러닝 모델을 구축, 학습, 튜닝, 배포하는 데 필요한 모든 기능을 제공한다.    🔨 SageMaker Notebooks머신러닝/데이터 분석 분야에서 거의 필수인 Jupyter 노트북Sag..

Defined Contribution Pension (DC형 연금)확정거출연금(確定拠出年金)일본 회사에는 (기업형) 확정거출연금(確定拠出年金)이라는 연금제도가 있다.(개인형 確定拠出年金도 있다 – 주로 개인사업자가 대상) 確定拠出年金는 회사에서 매월 일정 금액(: 월급의 몇%, 掛金)을 적립식으로 연금 계좌에 제공하여, 직원(가입자)이 직접 자신의 연금 자산을 운용(투자)하는 제도이다(추가적으로 원한다면 내가 직접 掛金를 더 신청할 수도 있다) 🧿 아주 쉬운 실제 예시예를 들어, 월급이 300만 원이라고 가정하고, 회사가 월급의 5%를 적립해주는 경우💵 월급회사 적립 비율매월 적립금연간 적립금300 만원5%300만 원 × 5% = 15만 원15만 원 × 12개월 = 180만 원매월 적립해주는 금액 만..