공부
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네트워크공부/ML 모의 인터뷰 스터디 2024. 1. 27. 12:32
OSI 7계층의 각 계층을 설명해주세요. 1. 물리 계층(Physical Layer) 물리적 매체를 통해 데이터를 전송하는 계층 전기적 신호, 광 신호 또는 무선 신호로 표현가능 ex)이더넷 케이블, 광섬유 케이블, 무선 주파수 등 2. 데이터 링크 계층(Data Link Layer) 물리계층에서 전송된 비트 스트림을 논리적인 프레임 단위로 나누어 네트워크 장치 간의 직접 통신을 제공 MAC주소를 사용하여 네트워크 장치를 식별하고 오류 검출 및 수정을 수행 ex)이더넷, Wifi, PPP 등 3. 네트워크 계층(Network Layer) 데이터 패킷을 전송하는 데 사용 최적의 경로를 선택하고 패킷의 전송 및 라우팅 관리, IP주소를 사용하여 목적지를 식별하고 라우터가 패킷을 목적지까지 전달 ex)IP, ..
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파이썬공부/ML 모의 인터뷰 스터디 2024. 1. 26. 11:15
https://boostdevs.gitbook.io/ai-tech-interview/interview/4-python 문제가 전부 영어였어서 번역하고 번역체스럽지 않게 다시 의역함 Python에서 list과 tuple의 차이점은 무엇입니까? 둘 다 시퀀스(순서가 있는 데이터)를 나타내는 데이터 타입 list : mutable, '[]', 가변성으로 인해 더 많은 메모리 사용, 데이터가 동적으로 변경해야하는 경우나 순서가 있을 때 유용 tuple : immutable, '()', 불변성으로 인해 메모리 사용이 덜함, 데이터에 불변성이 필요한 경우(함수에서 여러 값을 반환하거나, 딕셔너리의 키로 사용되는 경우) 파이썬의 주요 특징은 무엇입니까? 간결하고 가독성 높은 문법 동적 타이핑 : 변수의 타입을 미리 ..
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모두팝 - CES 안 간 CES 패널 톡공부/기타 2024. 1. 25. 13:01
CES 2024 트렌드 Gen AI - 특히 LLM AI enable시장이 가장 클 것 2024년에는? AI-agent, multi-modal, On Device 듣는거-보는거-읽는거 사람은 sink, ai도 가능? 국내 스타트업 Generative AI를 consumer수준까지 데려가는 것이 힘듦 일상으로의 AI, AI생태계 만들기 CES로 살펴보는 빅테크 산업분야의 경계가 흐려짐 by AI 인터페이스 경험/B2C "앱" X/Search UX(대화를 통해 문제해결, gatekeeper) 생성형 AI와 콘텐츠 환경 All Together, All On, 모든 기업,산업이 혁신기술에 올인하여 인류문제를 해결 동영상은 일관성유지, 실시간변환, 장시간 생성, 3D모델링, 복합성 결과물 등이 필요 거대공간vs개..
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딥러닝공부/ML 모의 인터뷰 스터디 2024. 1. 25. 11:32
https://boostdevs.gitbook.io/ai-tech-interview/interview/3-deep-learning Deep Learning - AI Tech Interview 디버깅 노하우도 중요하지만, 오류에 대한 대처방식을 익히면 좋다. 디버깅 하지 않고 오류에 대처할 수 있으므로, 디버깅 시간을 아껴준다. 예를들어, 딥러닝 학습을 위한 코드를 작성할 때, 가 boostdevs.gitbook.io 딥러닝은 무엇인가요? 딥러닝과 머신러닝의 차이는? 아래 그림처럼 딥러닝은 머신러닝의 한 분야 딥러닝은 다양한 층으로 이루어진 신경망을 사용하며, 이 층들은 입력 데이터로부터 추상화된 특징을 학습하고 점차 더 복잡한 개념을 학습하도록 구성 딥러닝의 주요 특징? 다층 신경망/자동 특징 추출 머신..
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머신러닝공부/ML 모의 인터뷰 스터디 2024. 1. 24. 17:39
https://boostdevs.gitbook.io/ai-tech-interview/interview/2-machine-learning Machine Learning - AI Tech Interview 💡 왜 test 데이터셋 만으로 검증하면 안될까? 모든 train 데이터셋을 학습하고, test 데이터셋으로 검증한 결과를 확인한다고 하자. 개발자는 test 데이터셋 점수를 높이기 위해, test 데이터셋에 편 boostdevs.gitbook.io 알고 있는 metric에 대해 설명해주세요. (ex. RMSE, MAE, recall, precision ...) - 정확도(accuracy) : 전체 예측 중 올바르게 분류된 샘플의 비율 - 정밀도(Precision) : 양성으로 예측된 것 중에서 실제로 양..
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통계/수학공부/ML 모의 인터뷰 스터디 2024. 1. 22. 20:06
https://boostdevs.gitbook.io/ai-tech-interview/interview/1-statistics-math Statistics/Math - AI Tech Interview 리샘플링은 모집단의 분포 형태를 알 수 없을 때 주로 사용하는 방법이다. 즉, 모분포를 알 수 없으므로 일반적인 통계적 공식들을 사용하기 힘들 때, 현재 갖고 있는 데이터를 이용하여 모분포 boostdevs.gitbook.io 고유값(eigen value)와 고유벡터(eigen vector)이 무엇이고 왜 중요한지 설명해주세요. 고유값 : 행렬 A를 변환했을 때 변환된 벡터가 원래의 벡터 방향과 똑같고, 크기만 변하는 값=>그 행렬이 어떤 변환을 주는 지에 대한 특성을 나타냄 고유 행렬 : 해당 고유값에 대응..
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여러 인공지능 관련 정의공부/AI 2024. 1. 21. 19:21
Gradient Descent 손실함수를 최소화하는 최적의 파라미터를 찾고 모델을 훈련 파라미터 초기화=>손실함수 계산(최소화가 되야하므로)=>미분계산(손실함수를 0에 가깝게 만듦)=>파라미터 업데이트 여러 개의 변수를 가진 함수(loss) 각각에 대한 편미분을 쌓은 것을 Gradient라고 하고, 수학적으로 가장 가파른 방향으로 향하는 데 Gradient를 구한 후, loss를 줄이는 Gradient의 반대방향으로 나아가는 것이 Gradient Descent loss surface? 모델의 손실함수가 모델의 파라미터에 따라 어떻게 변하는 지를 나타내는 그래픽 표현 loss surface를 시각화하면 다양한 파라미터 값에 따라 손실 함수의 형태가 어떻게 변하는 지 확인 가능 loss surface를 통해..
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Generative Adversarial Nets(GAN) 리뷰공부/논문 2024. 1. 11. 18:57
https://arxiv.org/abs/1406.2661 Generative Adversarial Networks We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability that arxiv.org Abstract 적대적 프로세스를 통해 생성 모델을 estimate하기 위해 새로운 프레임 워크를 제안 2가지 모델을 동시..