정리 노트

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '빅데이터최신기술' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! 왜 필요한가? 문서함에 수많은 문서가 있고, 각 문서에는 많은 단어들이 적혀있다고 가정합시다. 이 문서함에서 우리가 가지고 있는 하나의 문서와 가장 유사도가 높은 문서를 찾아봅시다. 이때 가장 먼저 떠오르는 방법은 각 문서와 하나씩 유사도를 계산하는 방법일 것입니다. 이 포스트에서 유사도 계산할 때 자카드 유사도를 사용합니다. 자카드 유사도의 계산 식은 아래와 같습니다. 문서함에 있는 문서의 개수를 d, 문서에 적힌 평균 단어 개수를 n이라고 하면, 자카드 유사도 계산의 시간 복잡도가 O(N)이므로 총 O(nd)의 시간 복..

이 글은 스스로 공부하면서 정리한 글입니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! Amazon Cognito Amazon cognito는 인증과 권한의 기능을 제공하는 AWS 서비스입니다. Cognito로 저희가 만들 application에 가입, 로그인 기능 등을 구현할 수 있고, 접근 권한도 설정할 수 있습니다. 여기서 간단히 인증과 권한에 대해 짚어봅시다. 인증: 사용자가 누구인지 알아보는 것 권한: 사용자가 접근할 수 있는 범위 그리고 Amazon cognito는 OAuth 2.0, OIDC, SAML을 지원합니다. 중요 개념들 Amazon cognito를 이용하기 위해 2가지의 개념을 알아야 합니다. 사용자 풀(User Pools) Amazon cognito 안에 있는 user directory로 사용..

공부하면서 정리한 글이라 오류가 있을 수 있습니다. 오류 지적 매우 환영합니다! OAuth(Open Authorization) 표준 규약 인터넷 사용자들이 아이디 혹은 비밀번호를 제공하지 않고 다른 서비스 상에서 자신의 정보를 제공할 수 있도록 하는 권한을 부여하는 것 3개의 참여자 Client: 자신의 서비스, resource server에 접속해서 정보를 가져감 Resource Owner: 서비스를 사용하는 사용자, 자원의 소유자 Resource Server: 자신의 서비스가 연동하려는 서비스(ex. Google, Facebook, Twitter, …), 제어하려는 자원을 가지고 있는 서버 OAuth를 사용하기 위해서 client는 resource server에게 사전에 승인을 받아야 합니다. 승인을..

https://www.docker.com/resources/what-container/ What is a Container? | Docker A container is a unit of software that packages code and its dependencies so the application runs quickly and reliably across computing environments. www.docker.com Docker 만약 저희가 파이썬으로 앱을 만들어서 배포하면 사용자는 파이썬과 파이썬 interpreter, 파이썬 파일들도 모두 다운로드하여야 하는 번거로움이 생깁니다. 이런 때에 Docker를 사용하면 docker container image만 다운로드하여도 앱을 실행할 수..

이번 글에서는 DFA(Determistic Finite State of Automaton)을 이용해 문자열 안에서 특정 패턴을 찾는 방법에 대해 적어보겠습니다. Naive 한 방법 DFA로 들어가기 전에 왜 DFA를 써야 하는지 느끼기 위해 naive 하게 찾는 방법부터 보겠습니다. 예를 들어 문자열 "BLUERED"이 있고, 여기서 패턴 "RED"을 찾는 문제를 푼다고 합시다. RED를 찾는 가장 naive 한 방법은 하나하나 다 살펴보는 것입니다. 이렇게 하나하나 체크해서 패턴을 찾을 수 있습니다. 하지만 이렇게 찾는다면 시간이 오래 걸립니다. 문자열의 길이를 N, 패턴의 길이를 M이라고 한다면, time complexity는 O(NM)이라 표현할 수 있습니다. 그리고 이러한 방법은 매번 불일치가 일..

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '인공지능' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! LSTM은 RNN에 대한 기초적인 지식을 요구하기 때문에 RNN에 관련한 글을 읽고 이 글을 읽으시는 것을 추천드립니다. 제가 저번에 썼던 글을 읽으셔도 괜찮습니다. 2022.12.12 - [개념 정리/머신러닝 & 딥러닝 & A.I] - RNN(Recurrent Neural Network) LSTM을 사용하는 이유 저희에게 아주 긴 문장을 RNN의 입력으로 넣는다고 합시다. 예를 들어 "글쓴이는, 어제는 친구와 PC방을 다녀왔고, 그저께는 마트에 가서 라면을 사 오고, 그 전날은 대학교 친구들과 함께 밤을 새우면서 과제를 같이 했..

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '인공지능' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적은 매우 환영합니다! RNN은 CNN이나 GAN과 다르게 순차 데이터(시간성 데이터)를 처리하는데 특화된 딥러닝 모델의 구조입니다. 순차 데이터는 동적이며 보통은 길이가 가변적입니다. 예를 들어 음성 신호, 주식 시세, 심전도 신호 등이 시간성 데이터라 할 수 있습니다. 순차 데이터를 표현하는 방법은 제가 저번에 적었던 글을 참고하셔도 됩니다. 2022.08.15 - [[TIL]국민대X프로그래머스 여름방학 인공지능 과정] - 31일 차(2022/08/15) RNN(순환 신경망)의 3가지 필수 기능 순환 신경망에서는 기본적으로 3가지의 필수 기능들을 갖..

이 글은 국민대학교 소프트웨어학부 '컴퓨터 비전' 강의를 듣고 요약하는 글입니다. 실제로 원하시는 정보가 여기에 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 오류 지적 매우 환영합니다! 이번 글에서는 GAN 모델이 무엇인지에 대해 적어보겠습니다. GAN(Generative Adversarial Networks) GAN은 쉽게 말해 '생성 모델'입니다. 기본적인 DNN이나 CNN 구조에서는 입력을 특정 레이블로 분류하는데 목적을 둔 분별 모델(discriminative model)입니다. 즉, 입력으로 주어지는 이미지(X)가 어떤 레이블(Y)인지 예측해야 하므로 P(Y | X)를 추정하는 것이 목적입니다. 분별 모델은 P(X), 이미지들이 어떠한 분포를 가지고 있는지에 대해서는 예측할 수 없습니다. 그래서..