클라우드(AWS)

📌 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..

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..

머신러닝의 분류 모델(Classification Model) 성능 지표에 대해 조사해 보았다. Classification Model (분류 모델)분류 모델 성능 평가 지표분류 모델의 성능을 평가하기 위해 다음과 같은 지표가 주로 사용된다. 1) Accuarcy (정확도) 2) Precision (정밀도) 3) Recall (재현율) 4) Confusion Matrix (오차 행렬)5) F1-score 6) ROC - AUC 1. Accuracy (정확도)Accuracy(정확도)는 아~~ 주 쉽다😁 $$ Accuracy = \frac{ 올바르게 분류한 샘플 수 }{ 전체 샘플 수 } $$🔹 예시: 100개의 샘플 중 90개를 맞췄다면, 정확도 = 90% 🔹 실제 식$$ Accuracy = \f..

Decision Tree (의사 결정 트리)Decision Tree는 알고리즘이다.분류(Classification) 및 회귀(Regression) 문제를 해결하는 머신러닝(ML)에서 자주 사용된다. 데이터의 특징을 기반으로 트리 구조를 만들어 결정 규칙을 생성하고, 새로운 데이터가 주어졌을 때 적절한 클래스로 분류하거나 값을 예측하는 데 사용된다.  💪 Decision Tree 예시:날씨에 따라서 야외 운동을 할지 안할지를 정하는 Decision Tree이다.🎯 클래스 (Class)Play → 운동 가능 ✅Not Play → 운동 불가능 ❌🔹 속성 (Attribute)outlook (날씨) → sunny, overcast, rainhumidity (습도) → high, normalwindy (바람 ..

Named Entity Recognition (NER)문장에서 특정한 의미가 있는 단어들을 찾아내는 기술이다. 쉽게 말해, 문장에서 사람, 장소, 날짜, 조직 등 중요한 정보를 자동으로 식별한다. NER 예시:"Google was founded by Larry Page and Sergey Brin in 1998 in Menlo Park, California."GoogleOrganization (조직)Larry PagePerson (사람)Sergey Brin Person (사람)1998Date (날짜)Menlo ParkLocation (장소)CaliforniaLocation (장소)

Partial Dependence Plots (PDPs, 부분 의존성 그래프)Partial Dependence Plots는 머신 러닝 모델이 어떻게 학습했는지 시각적으로 보여주는 그래프이다.머신 러닝 모델의 feature(x 값에 해당)과 prediction(target, y값에 해당)의 관계를 보여준다. 🤔 문제한 회사는 예상되는 수요를 충족하기 위해 운영을 최적화하는 방법을 결정하기 위해 매 분기마다 예측을 수행합니다.회사는 이러한 예측을 하기 위해 머신 러닝(ML) 모델을 사용합니다. AI 실무자는 회사 이해관계자들에게 투명성과 설명 가능성을 제공하기 위해 훈련된 ML 모델에 대한 보고서를 작성하고 있습니다. AI 실무자가 투명성과 설명 가능성 요구 사항을 충족하기 위해 보고서에 포함해야 할 내용..

S3 Glacier Vault LockS3 Glacier Vault Lock는 S3 Glacier의 보안 기능으로, 삭제 및 수정 방지하게 만들어 데이터의 무결성을 보장한다 주로 Compliance(규제) 및 법적 요구사항을 준수해야 하는 경우에 Glacier Vault Lock을 사용한다예시: 금융 기록이나 법적 아카이브 데이터를 저장Glacier Vault Lock 특징Vault Lock 정책을 설정한 후에는 변경할 수 없다.즉, 한 번 설정된 정책은 영구적으로 유지되며, 이는 데이터의 삭제나 수정이 불가능하게 한다. Compliance Lock:Vault Lock의 정책을 설정할 때, Compliance Lock을 선택하면 S3 Glacier Vault에 저장된 데이터에 대해 삭제 및 수정이 불가능..

CloudWatch Alarm 상태(States) 종류CloudWatch Alarm의 가장 중요한 상태 종류 1. OK : 알람이 정상 상태에 있을 때 (지표가 설정한 임계값을 초과하지 않음)2. ALARM : 지표가 설정한 임계값을 초과했을 때 (경고 상태)3. INSUFFICIENT_DATA : 알람을 설정한 지표에 대한 데이터가 부족할 때 (수집되지 않거나 미비한 데이터)  Evaluation Periods : 메트릭을 평가하는 기간 개수예시) Evaluation Periods = 3, Period = 5분이면, 총 15분(5분 × 3) 동안의 데이터를 보고 판단 Datapoints to Alarm : Evaluation Periods 동안 조건을 만족해야 하는 데이터 개수예시)  Datapoint..