🟢 5-(1). PyTorch vs TensorFlow — 뭐가 다를까? 항목 PyTorch TensorFlow 개발사 Facebook (Meta) Google 런칭 시점 2016년 2015년...

⚪ 최근에 집에서 수업을 듣게 되면서 앉아 있는 시간이 길어졌다. 그래서 작업을 할때 조금이라도 편의성을 높이는 방법을 고민하게 되었다. 최근 작업 환경을 잠시 브리핑해보면 🔧 데스크탑: 직접 조립 ⭐인텔 i9 11세대, 128GB, ⭐RTX 3080 ti windows 11 + WSL 기반 VScode 🔧 랩탑: ...

🟣 2025.06.09 ~ 2025.08.14의 기록 2025-06-09 Mon 🟡 Git은 파일 시스템 변화를 감지하긴 하지만, 추적하지는 않음 Git에서 “감지”와 “추적”의 차이 🔍 의미 분석 감지(detect): git status 명령으로 새 파일이나 수정된 파일을 보여줄 수 있음 추적(tracked): Git이 해당 파...

(2) 딥러닝의 성능향상을 위해 고려하는 하이퍼파라미터의 종류에는 어떤 것들이 있는지 설명해주세요. 예시 답안 (코드잇 제공) 딥러닝의 성능을 향상시키기 위해 조정할 수 있는 하이퍼파라미터에는 크게 모델 구조, 학습 과정, 정규화 관련 하이퍼파라미터가 있습니다. 먼저 모델 구조와 관련된 하이퍼파라미터로는 레이어의 수와 뉴런의 개수가 있습니다...

(1) 딥러닝과 머신러닝 간의 포함관계에 대해 설명해주세요. # 들어가며 예시 답안 (코드잇 제공) 딥러닝과 머신러닝의 포함관계는 딥러닝이 머신러닝의 한 부분이라는 점에서 설명할 수 있습니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 스스로 학습하여 예측하거나 의사 결정을 내리는 알고리즘과 기술을 총칭하는 개념입니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, ...

⚪ Intro 본격적인 딥러닝 과제를 하기에 앞서 Colab만으로는 한계가 느껴져서 로컬에도 하나 쯤은 GPU가 있어야 할 것 같다고 판단이 들었다. 그래서 놀고 있던 노트북에 gtx 1650이라는 귀여운 그래픽카드가 있는데 이 친구라도 공부에 활용하기로 했다. 그래서 오늘은 내 노트북(WIN11 + WSL2)을 로컬 딥러닝 서버처럼 만들어서 데스크...

(3) 차원 축소 기법인 주성분 분석과 요인 분석의 차이는 무엇인지 설명해 주세요. # 들어가며 예시 답안 (코드잇 제공) 주성분 분석(PCA)과 요인 분석(FA)은 모두 고차원 데이터를 저차원으로 축소하기 위한 기법이지만, 그 목적과 접근 방식에서 차이가 있다. <주성분 분석 (PCA)> 주성분 분석은 데이터의 분산(variab...

(2) 부스팅은 어떤 특징을 가진 앙상블 기법인가요? 토픽에서 배운 AdaBoost 이외의 부스팅 모델에는 무엇이 있는지에 대해 구글 등을 활용하여 직접 리서치해보고, 각 부스팅 모델의 특징, 장단점에 대해 말해주세요. # 들어가며 예시 답안 (코드잇 제공) 부스팅(Boosting)은 여러 약한 학습기(weak learners)를 결합하여 강...

(1) 결정 트리의 장점과 단점은 무엇인가요? # 들어가며 예시 답안 (코드잇 제공) 결정 트리는 데이터의 속성을 바탕으로 결정 경로를 만들고, 그 결과를 통해 예측을 수행하는 머신러닝 모델입니다. 결정 트리의 가장 큰 장점은 모델의 결과를 이해하기 쉽다는 것입니다. 트리의 형태로 결정 과정을 시각적으로 나타낼 수 있어, 어떤 속성이 결과에...

(4) K-폴드 교차 검증에서 K의 값을 선택할 때 고려해야 할 점은 무엇인가요? # 들어가며 예시 답안 (코드잇 제공) K-폴드 교차 검증에서 K의 값을 선택할 때는 데이터셋의 크기, 계산 비용(리소스), 분산과 편향의 균형, 데이터의 특성 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 일반적으로 5-폴드나 10-폴드 교차 검증이 많이 사용됩니다. 데...