22.소프트웨어 공학 요약 Part_2
1. 디자인 패턴
1. 디자인 패턴
1주차. 소프트웨어 공학과 개발 프로세스
1. 프로젝트의 이해
1. 품질의 이해와 요소
3. 정적 테스트
1. 테스트의 이해
1. 프로그래밍 언어의 역사
4. 생성 패턴
1. 디자인 패턴의 이해
3. 클래스 다이어그램
1. UML의 이해
1. 데이터 시각화의 중요성
2. 클래스 간의 관계
1. 아키텍처 설계
1. 텍스트마이닝
3. 모듈화
1. 설계의 이해
4. 랜덤 포레스트
1. 머신러닝
4. 요구사항의 표현
1. 요구사항
1. 통계기반 데이터 분석
8. 일정 계획
7. 비용 산정 기법3 (수학적 산정 기법)
1. 계획의 이해
1. 데이터 분석 기획
8. 애자일 프로세스 모델
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정규화 정규화란 관계형 데이터베이스의 설계에서 데이터 중복을 줄이고 데이터 무결성을 개선하기 위해 데이터를 정규형에 맞도록 구조화하는 프로세스
데이터베이스 (DBMS, DataBase Management System) 특정 조직 내 필요한 데이터들의 모임, 공용으로 소유/유지/이용하는 공용 데이터
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1. 사용자 계정 관련 파일
1. 우분투 패키지 개요
4. 디스크 추가 설치
1. 리눅스 파일 시스템의 종류
1. 프로세스 개념
1. 파일의 속성
1. 셸의 기능과 종류
1. 리눅스의 문서 편집기
1. 리눅스의 파일과 디렉터리 파일의 종류 파일: 관련 있는 정보들의 집합 1) 일반 파일 2) 디렉터리 3) 심벌릭 링크 4) 장치 파일 1) 일반 파일 데이터를 저장하는데 사용 텍스트 파일: 문서 편집기 사용 실행 파일, 이미지 파일: 바이너리 파일 이미지 파일: ...
1. 리눅스 명령 사용
12장 변이형 오토인코더를 사용한 이미지 생성
12장 텍스트 생성
11장 트랜스포머, 시퀀스 투 시퀀스
11장 자연어 처리 소개 NLP 시스템은 트랜스포머를 기반
RNN 과 LSTM 차이 RNN에서 LSTM으로 발전하면서 이동 상태(Cell State)와 은닉 상태(Hidden State)의 역할이 RNN과 비교해 크게 개선되었습니다. 이 두 상태는 LSTM에서 핵심적인 기능을 담당하며, RNN의 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다...
10장 시계열 데이터, RNN, LSTM 다양한 종류의 시계열 작업
9장 컴퓨터비전, segmantic segmentation
8장 합성곱 신경망(CV)
6장,7장 머신러닝 프로세스, 배포 기법, 모델 경량화
5장 모델 일반화 능력, 최적화, 과대적합 방지
4장 신경망 기반 분류, 머신러닝 워크 플로우
2장 신경망의 수학적 구성 요소
케라스 창시자에게 배우는 딥러닝(케창딥) 교재를 기반으로 핵심 내용만 정리해서 포스팅을 진행합니다. 개념 설명과 질문, 자기 생각까지 담겨있는 방식으로 구성 되어 있습니다.
LLMOps란 무엇인가요?
LLamaIndex vs LangChain
AutoML과 Langchain 질문하기
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ABC 부트캠프 [2019 지역별 사망 교통사고 데이터 분석 및 시각화]
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1. 프로젝트의 이해
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3. 정적 테스트
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4. 생성 패턴
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3. 클래스 다이어그램
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2. 클래스 간의 관계
1. 아키텍처 설계
3. 모듈화
1. 설계의 이해
4. 요구사항의 표현
1. 요구사항
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7. 비용 산정 기법3 (수학적 산정 기법)
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12장 변이형 오토인코더를 사용한 이미지 생성
12장 텍스트 생성
11장 트랜스포머, 시퀀스 투 시퀀스
11장 자연어 처리 소개 NLP 시스템은 트랜스포머를 기반
RNN 과 LSTM 차이 RNN에서 LSTM으로 발전하면서 이동 상태(Cell State)와 은닉 상태(Hidden State)의 역할이 RNN과 비교해 크게 개선되었습니다. 이 두 상태는 LSTM에서 핵심적인 기능을 담당하며, RNN의 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다...
10장 시계열 데이터, RNN, LSTM 다양한 종류의 시계열 작업
9장 컴퓨터비전, segmantic segmentation
8장 합성곱 신경망(CV)
6장,7장 머신러닝 프로세스, 배포 기법, 모델 경량화
5장 모델 일반화 능력, 최적화, 과대적합 방지
4장 신경망 기반 분류, 머신러닝 워크 플로우
2장 신경망의 수학적 구성 요소
케라스 창시자에게 배우는 딥러닝(케창딥) 교재를 기반으로 핵심 내용만 정리해서 포스팅을 진행합니다. 개념 설명과 질문, 자기 생각까지 담겨있는 방식으로 구성 되어 있습니다.
LLMOps란 무엇인가요?
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6장,7장 머신러닝 프로세스, 배포 기법, 모델 경량화
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4장 신경망 기반 분류, 머신러닝 워크 플로우
2장 신경망의 수학적 구성 요소
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11장 자연어 처리 소개 NLP 시스템은 트랜스포머를 기반
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10장 시계열 데이터, RNN, LSTM 다양한 종류의 시계열 작업
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데이터베이스 (DBMS, DataBase Management System) 특정 조직 내 필요한 데이터들의 모임, 공용으로 소유/유지/이용하는 공용 데이터
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