🔵 GitHub? git은 여태껏 Local repository에서 사용되었지만 GitHub는 이것을 Remote repository로 확장한 저장소 호스팅 서비스. ⚪ 왜 Remote Repo가 필요하지? (1) 백업: 최고의 백업 저장소 ⭐⭐⭐⭐⭐ (2) 협업: 팀 단위 프로젝트에서 코드를 수정하고 버전 관리가 가능해짐 ⭐⭐⭐ 이외에도 포...

🔵 Intro 최근에 github 블로그도 하면서 git을 조금씩 사용하다 보니까 그동안 내가 얼마나 원시적인 방식으로 코딩을 하고 있었나 생각이 들었다. 깃은 개념적으로 버전 관리(version control)이라는 낯설지만 익숙한 표현으로 거부감이 있었는데, 최근 코드를 관리하는데 편안하고 빠르게 적응을 하는 내 모습을 보면서 역시 부딪히...

🟢 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...