seohyun han

13장_스코프 모든 식별자는 자신이 선언된 위치에 의해 다른 코드가 식별자 자신을 참조할 수 있는 유효 범위가 결정되고, 이것을 스코프라고 한다. 즉 스코프는 식별자가 유효한 범위를 말한다. var x = 'global'; function foo(){ var x = 'local'; console.log(x); //local } foo(); console.log(x); //global 코드의 가장 바깥영역과 foo 함수 내부에 같은 x 라는 변수를 선언했다. 자바스크립트 엔진은 이름이 같은 두 개의 변수 중에서 어떤 변수를 참조해야 할 것이지를 결정해야하는데 이를 식별자 결정이라고 한다. 식별자 결정을 할 때 자바스크립트 엔진은 스코프를 통해 어떤 변수를 참조해야 할 것인지를 결정한다. 자바스크립트 엔전은..

10장_객체 리터럴 원시값은 변경불가능한 값이지만 객체 타입의 값, 즉 객체는 변경 가능한 값이다. 객체는 -개 이상의 프로퍼티로 구성된 집합이며, 프로퍼티는 키와 값으로 구성된다. 프로퍼티 : 객체의 상태를 나타내는 값 메셔드 : 프로퍼티를 참조하고 조작할 수 있는 동작 객체 리터럴에 의한 객체 생성 자바와 같은 클래스 기반 객체 지향 언어는 클래스를 사전에 정의하고 필요한 시점에 new 연산자를 사용하여 인스턴스를 생성하는 방식으로 객체를 생성한다. 하지만 자바스크립트는 프로토타입 기반 객체 지향 언어로서 클래스라는 개념이 없고 별도의 객체 생성 방법이 존재한다. 객체 리터럴에 의한 객체 생성은 가장 일반적인 자바스크립트의 객체 생성 방식이다. 객체 리터럴은 중괄호({...}) 내에 0개 이사의 프로..

Transformer 는 어떻게 가장 주목받는 알고리즘이 되었는가. Encoder - Decoder 방식은 아주 오래된 아이디어이고 Machine Learning 에서도 초반부터 사용한 방식이다. Transformer 가 등장하기 이전에 Encoder - Decoder 방식을 구현하기 위해 가장 널리 쓰인 알고리즘은 RNN 이었다. 사실 2017년 Transformer가 등장하기 전에는 RNN 이 자연어 처리의 표준과 같았다. 그 자리를 지금 Transformer 가 대체하고 있다. 그 이유에는 여러가지 요인이 있지만 가장 많이 꼽는 것은 Self-Attention 이다. Self-Attention을 이해하기 이전에 Attention 을 이해해보자. Attention Attention은 RNN 기반의 S..

이미지 생성 접근방식 변분 자동 인코더 생성적 적대 신경망 모델 자동 회귀 모델 VAE: Variational Autoencoder (변분 오토인코더) 이미지를 압축된 크기로 인코딩 한 다음 데이터 분포를 학습하면서 원래크기로 다시 디코딩한다. VAE(Variational Autoencoder)란 딥러닝의 하나로, 생성 모델 중의 한 종류이다. VAE 는 확률분포 p(x)를 학습함으로써, 학습한 확률 분포로부터 데이터를 생성하는게 목적인 생성모델이다. VAE는 다른 생성 모델과 달리 학습 과정에서 확률적인 방법을 사용한다. 인코더에서는 입력 데이터를 잠재 공간의 확률 분포로 변환하며, 디코더에서는 이 확률 분포에서 샘플링한 값으로 원래의 데이터를 복원한다. VAE는 데이터의 노이즈에 강건하며, 다양한 종..

8장_제어문 블록문 블록문은 0개 이상의 문을 중괄호{}로 묶은 것으로 코드 블록 또는 블록이라고 부르기도 한다. 자바스크립트는 블록문을 하나의 실행단위로 취급한다. 문의 끝에는 세미콜론을 붙이는 것이 일반적이나 블록문은 자체종결성을 갖기 때문에 블록문의 끝에는 세미콜론을 붙이지 않는다 { var foo = 10 }조건문 조건문은 주어진 조건식의 평가결과에 따라 코드블록의 실행을 결정한다. 조건식은 불리언 값으로 평가될 수 있는 표현식이다. if else 문 if else 문은 논리적 참 또는 거짓에 따라 실행할 코드 블록을 결정한다. if문의 조건식은 boolean 값으로 평가되어야 한다. (그렇지 않을경우 자바스크립트 엔진에 의해 암묵적으로 boolean 값으로 변환된다) 대부분의 if else 문은..

Introduction to Responsible AI AI는 놀라운 속도로 발전하고 있지만 아직 AI가 완벽한 것은 아니다. 책임감 있는 AI를 개발하기 위해서는 잠재적인 문제, 한계나 의도치 않은 결과를 파악해야한다. 책임감 있는 AI 란 책임감 있는 AI는 논란의 여지가 있는 사용 사례에 집중하는 것만을 의미하지 않는다. 책임감 있는 AI의 실천은 위험하지 않아 보이거나 선의의 의도를 가진 경우에도 중요하다. 윤리적 문제나 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있으며, 기대했던 만큼의 유익함을 제공하지 못할 수 있다. 책임감 있는 AI(Responsible AI)'란 인공지능 시스 템을 개발, 운영, 배포하는 과정이 윤리적이고 투명하며 사용자 개인정보와 사회적 가치를 존중하는 방식으로 이뤄지는 것을 의미..

모던 자바스크립트 Deep Dive [북스터디] 자바스트립트의 기본 개념과 동작원리 / 이웅모지음 개념을 이해한다는 것은 바로 용어를 정확히 이해하고 설명할 수 있다는 것이다. 용어의 의미를 정확히 설명할 수 없다면 개념을 제대로 이하히지 못한 경우가 많다. 4장_변수 변수는 하나의 값을 저장하기 위해 확보한 메모리 공간 자체 또는 그 메모리 공간을 식별하기 위해 붙인 이름을 말한다. 메모리 컴퓨터는 메모리를 사용해 데이터를 기억하고, CPU 를 사용해 연산한다. 메모리는 데이터를 저장할 수 있는 메모리 셀의 집합체이다. 메모리 셀 하나의 크기는 1바이트이다 각 메모리 셀은 고유의 메모리 주소를 갖는다 메모리에 저장되는 데이터는 2진수로 저장된다 10 + 20 10 과 20은 메모리 주소에 기억되고 CP..

LLM LLM LLM 과 생성성 AI 는 딥러닝의 일부이다. LLM 이란 ? 사전에 훈련된 후 특정 목적을 위해서 정교하게 튜닝될 수 있는 범용언어모델(general-purpose Language model) 이다 LLM 은 아래와 같은 common 언어 문제들을 해결하기 위해서 훈련된다. 텍스트 분류 질문응답 문서요약 텍스트 생성 또한 아래와 같은 다른 분야의 특정문제들을 해결하도록 맞춰질 수 있다 Large의 두가지 의미 거대한(Large) 교육 데이터 set 거대한(Large) 규모의 파라미터 수 => 따라서 특정 조직들만이 LLM 을 훈련시킬 수 있는 능력을 가지고 있다. pre-trained 와 fine tune 일반적인 목적을 위해 거대한 데이터들로 LLM 을 사전훈련하고 특정 목적을 위해 아..

https://www.cloudskillsboost.google/course_sessions/3989300/video/384243 로그인 | Google Cloud Skills Boost Qwiklabs에서는 개발자와 IT 전문가가 클라우드 플랫폼 및 Firebase, Kubernetes와 같은 소프트웨어를 학습하는 데 도움이 되는 실제 Google Cloud 환경을 제공합니다. www.cloudskillsboost.google AI : 기계가 인간처럼 생각하고 행동하는 이론과 방법에 대한 학문 머신러닝 : AI의 하위 분야 중 하나로, 입력 데이터에서 모델을 훈련시키는 프로그램이나 시스템 머신러닝 머신러닝 모델에는 일반적으로 Supervised ML models 과 Unsupervised ML mode..

▶ MYSQL 실행 순서 FROM : 조회 테이블 확인 ON JOIN WHERE : 데이터 추출 조건 확인 GROUP BY : 컬럼 그룹화 HAVING : 그룹화 조건 확인 SELECT : 데이터 추출 ORDER BY : 데이터 순서 정렬 ▶ EXPAIN 과 ANALYZE ▷ EXPAIN Mysql 서버의 실행계획이 무엇인지 알고싶을 때 사용함 optimizer 로 부터 query 실행 계획을 가져와서 보여준다 ▷ EXPLAIN ANALYZE 실행 계획의 다양한 지점에서 소요된 행과 측정 시간을 계산하면서 쿼리를 계획하고 실행한다 일반 EXPLAIN 이 추출하는 실행계획, 예상비용 이외에 EXPLAIN ANALYZE 는 실행계획에서 개별 iterator 의 비용을 추출한다 예를 들어, Mike 와 Jon..