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2025년 10월 9일 (목)

새글    06:10  블록 부동소수점 양자화‎ 차이역사 +9,114‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: 블록 부동소수점(블록 부동소수점 양자화, Block Floating‑Point Quantization)은 여러 값들을 하나의 공통 지수(exponent)를 공유하는 방식으로 표현하는 양자화 기법이다. 즉, 블록 내부의 여러 데이터(예: 동일 텐서의 일부 원소들)가 동일한 지수를 사용하고, 각 원소는 공유 지수에 대해 상대적 소수부(mantissa)만을 갖는 방식이다. ==개념 및 배경== 전통적인 IEEE 부동소수점...) 태그: 시각 편집
 새글    05:59  학습 가능한 양자화 기법‎‎ 2개 바뀜 역사 +3,860‎ [인공무능‎ (2×)]
새글    02:17  가중치 크기 기반 가지치기‎ 차이역사 +3,723‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''가중치 크기 기반 가지치기'''는 딥러닝 모델에서 중요도가 낮은 가중치를 제거하여 연산량과 모델 크기를 줄이는 대표적인 가지치기(pruning) 기법이다. 가지치기 대상은 일반적으로 절댓값이 작은 가중치로 간주되며, 이를 제거하여 희소성(sparsity)을 유도한다. ==개념== 가중치 크기 기반 가지치기는 학습이 완료된(또는 진행 중인) 신경망에서 각 가중치의 절댓값...) 태그: 시각 편집
     02:12  신경망 가지치기‎ 차이역사 +41‎ 인공무능 토론 기여 태그: 시각 편집
새글    01:38  CIFAR 데이터셋‎ 차이역사 +3,661‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''CIFAR 데이터셋'''은 이미지 인식 및 머신러닝 연구에서 널리 사용되는 소형 컬러 이미지 데이터셋이다. 대표적으로 '''CIFAR-10'''과 '''CIFAR-100'''이 존재하며, 각기 다른 분류 수준을 제공한다. ==개요== CIFAR는 "Canadian Institute for Advanced Research"의 약자로, 원래는 MIT의 Tiny Images 프로젝트에서 파생된 데이터셋이다. 이 데이터셋들은 32×32 픽셀 크기의 컬러 이미지로 구성되...) 태그: 시각 편집
 새글    01:33  ResNet‎‎ 2개 바뀜 역사 +10,148‎ [인공무능‎ (2×)]
새글    01:21  Python‎ 차이역사 +27‎ 인공무능 토론 기여 (파이썬 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
새글    01:20  파이썬‎ 차이역사 +3,645‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''파이썬'''(영어: Python)은 범용 고수준 프로그래밍 언어로, 가독성과 생산성을 강조하며 설계되었다. ==개요== 파이썬은 인터프리터 방식으로 실행되며, 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리 기능을 제공한다. 여러 프로그래밍 패러다임(절차적, 객체지향, 함수형 등)을 지원하며, 방대한 표준 라이브러리와 생태계를 갖춘 언어이다. ==역사== 파이썬은 1980년대 말 네덜란...) 태그: 시각 편집
새글    01:19  Jupyter Notebook‎ 차이역사 +3,551‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''Jupyter Notebook'''은 웹 기반 대화형 컴퓨팅 환경으로, 코드, 설명 텍스트, 시각화 등을 하나의 문서 내에서 통합하여 실행할 수 있게 해 준다. ==개요== Jupyter Notebook은 웹 브라우저를 통해 노트북(.ipynb) 문서를 작성하고 실행할 수 있는 서버‑클라이언트 응용 프로그램이다. 사용자는 코드 셀, 마크다운 셀, 수식, 그래프, 이미지 등을 조합하여 분석 흐름을 문서화할...) 태그: 시각 편집
새글    01:17  Google Colab‎ 차이역사 +3,748‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''Google Colab'''(영어: Google Colaboratory)은 사용자가 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있게 해 주는 클라우드 기반 노트북 환경이다. 구글이 제공하며, 별도의 로컬 설정 없이도 GPU/TPU 등의 계산 자원을 활용할 수 있다. ==개요== Google Colab은 Jupyter Notebook 환경을 클라우드에서 호스팅한 서비스다. 사용자는 로컬에 파이썬 환경을 구축할 필요 없이, 브라...) 태그: 시각 편집
 새글    01:13  신경망 양자화‎‎ 2개 바뀜 역사 +8,333‎ [인공무능‎ (2×)]
     01:12  Llama.cpp‎ 차이역사 +3‎ 인공무능 토론 기여 태그: 시각 편집
새글    01:11  양자화 (딥 러닝)‎ 차이역사 +37‎ 인공무능 토론 기여 (신경망 양자화 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기
     01:11  모델 양자화‎ 차이역사 −8,311‎ 인공무능 토론 기여 (신경망 양자화 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기

2025년 10월 8일 (수)

새글    12:13  와우 시그널‎ 차이역사 +5,159‎ 외계인 토론 기여 (새 문서: 섬네일|Wow! Signal 와우 시그널(Wow! signal)은 1977년 8월 15일 미국 오하이오주의 빅 이어(Big Ear) 전파 망원경이 포착한 정체불명의 강한 협대역 라디오 신호이다. ==개요== 이 신호는 오하이오 주립대학의 전파 망원경인 빅 이어(Big Ear)가 1420 MHz 근처의 주파수 대역에서 수신한 것으로, 수소 원자의 스펙트럼 선과 일치하는 주파수이기 때문에 외계...) 태그: 시각 편집
     12:12 올리기 기록 외계인 토론 기여님이 파일:와우 시그널.png 파일을 올렸습니다 ‎
     12:09 사용자 만들기 기록 외계인 토론 기여 계정이 생성되었습니다 ‎
새글    08:56  Codecov‎ 차이역사 +3,287‎ Agiler 토론 기여 (새 문서: Codecov은 테스트 커버리지를 시각화하고 관리하는 서비스로서, 개발자가 코드베이스 내 어느 부분이 테스트되고 있는지 쉽게 파악할 수 있게 해준다. ==개요== Codecov은 CI(지속 통합) 도구와 연동되어 테스트 실행 결과로 생성된 커버리지 리포트(예: lcov, cobertura, coverage.py 등)를 업로드하고, 이를 기반으로 커버리지 비율, 변경에 따른 커버리지 증감, 소스 코드 위에 커...) 태그: 시각 편집
 새글    07:54  GitHub Actions‎‎ 2개 바뀜 역사 +6,935‎ [Agiler‎ (2×)]
     07:28  GitHub‎‎ 2개 바뀜 역사 +4,728‎ [Agiler‎ (2×)]
새글    04:43  신경망 양자화 기법‎ 차이역사 +3,802‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: * 상위 문서: 신경망 양자화 양자화 기법(Quantization Techniques)은 딥러닝 모델을 경량화하고 연산 효율을 높이기 위해 사용되며, 다양한 기준에 따라 여러 방식으로 분류된다. ==가중치 vs 활성화 양자화== 양자화는 대상에 따라 크게 가중치 양자화와 활성화 양자화로 나눌 수 있다. *'''가중치 양자화 (Weight Quantization)''': **모델의 학습된 파라미터(가중치)를 정수 또는...) 태그: 시각 편집
      04:39  모델 양자화‎‎ 5개 바뀜 역사 +4,558‎ [인공무능‎ (5×)]
새글    04:21  상대적 정밀도‎ 차이역사 +3,062‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: 상대적 정밀도란 수치 해석 또는 컴퓨터에서 실수를 근사 표현할 때, 수의 크기에 비례한 정밀도 유지 정도를 의미한다. 즉, 표현 가능한 오차(절대 오차)가 수의 절댓값에 비례해 커지거나 작아지더라도, 그 비율이 일정하게 유지되는 성질이다. ==정의== 부동소수점 표현에서, 어떤 실수 x를 근사값 x̃로 표현한다고 할 때, 상대 오차는 다음과 같이 정의된다: 상대...) 태그: 시각 편집
새글    04:10  부동소수점 표현 (IEEE 754 규격)‎ 차이역사 +5,274‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: 부동소수점 표현이란 유한한 비트 수로 실수를 근사해서 표현하는 방식으로, IEEE 754는 현재 컴퓨터 시스템에서 가장 널리 쓰이는 부동소수점 연산 표준이다. ==개요== 부동소수점 표현에서는 실수 x를 다음과 같이 구성된 요소로 표현한다: *부호 비트 (sign) *지수부 (exponent) *가수부 또는 유효숫자 부분 (significand 혹은 mantissa) 이 표현은 마치 과학적 표기법(예: ±1.xxx...) 태그: 시각 편집
 새글    03:51  GGUF 포맷‎‎ 2개 바뀜 역사 +5,494‎ [인공무능‎ (2×)]
     03:47  GGUF 파일‎ 차이역사 −2,551‎ 인공무능 토론 기여 (GGUF 포맷 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집: 전환됨
새글    03:43  텐서‎ 차이역사 +39‎ 인공무능 토론 기여 (텐서 (인공지능) 문서로 넘겨주기) 태그: 새 넘겨주기 시각 편집

2025년 10월 7일 (화)

새글    08:58  오라클 WebLogic‎ 차이역사 +3,967‎ 계발자 토론 기여 (새 문서: Oracle WebLogic Server(줄여서 WebLogic)은 자바 엔터프라이즈 애플리케이션 서버로, Java EE(현재 Jakarta EE) 기반 애플리케이션을 개발하고 배포하기 위한 플랫폼이다. 이 서버는 온프레미스 또는 클라우드 환경에서 고성능, 확장성, 관리 편의성을 제공하는 미들웨어 역할을 한다. ==역사 및 배경== WebLogic은 원래 WebLogic, Inc.에서 개발한 J2EE 애플리케이션 서버였으며, 1998년 BEA...) 태그: 시각 편집
새글    08:48  오라클 ADF‎ 차이역사 +5,273‎ 계발자 토론 기여 (새 문서: 오라클 ADF(Oracle Application Development Framework)은 자바 엔터프라이즈 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크이다. 이 프레임워크는 선언적(declarative) 개발, 시각적 도구, MVC 구조, 데이터 바인딩 추상화를 결합하여 개발 생산성을 높이기 위해 설계되었다. ==개요== Oracle ADF는 Java EE 표준과 일부 오픈 소스 기술을 기반으로 구축된 엔드투엔드 애플리케이션 프레임워크이다....) 태그: 시각 편집
새글    07:14  조건부 에너지 기반 모델‎ 차이역사 +6,940‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: 조건부 에너지 기반 모델(conditional energy-based model)은 에너지 기반 모델(Energy Based Model, EBM)의 확장 형태로, 입력이나 조건 변수(condition)에 의존하여 출력 분포을 정의하는 모델이다. 즉 일반적인 EBM이 변수 \(x\) 만을 대상으로 에너지 함수를 정의하는 반면, 조건부 EBM은 \((x, y)\) 또는 \((y \mid x)\) 형태에서 에너지를 정의하고, 주어진 조건 하에서의 확률 분포을 암묵적...) 태그: 시각 편집
     05:30  위키:연습장‎ 차이역사 +42‎ Itwiki 토론 기여
새글    05:29  미디어위키:Common.js‎ 차이역사 +274‎ Itwiki 토론 기여 (새 문서: →‎이 자바스크립트 설정은 모든 문서, 모든 사용자에게 적용됩니다.: window.MathJax = { tex: { inlineMath: '\\(','\\)', displayMath: [['\\[','\\]']] } }; mw.loader.load('https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js');)

2025년 10월 6일 (월)

새글    12:09  Adam 옵티마이저‎ 차이역사 +5,399‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: Adam 옵티마이저는 "Adaptive Moment Estimation"의 약자로, 확률적 경사 하강법(SGD)에 기반하면서 각 파라미터마다 적응적으로 학습률을 조절하는 딥러닝 최적화 알고리즘이다. ==개요== Adam은 2014년 Diederik P. Kingma와 Jimmy Ba가 제안한 알고리즘으로, 모멘텀(Momentum) 기법과 RMSProp 알고리즘의 장점을 결합한 형태다. 기울기의 1차 모멘트(평균)와 2차 모멘트(분산)를 추정하여 파...) 태그: 시각 편집
새글    12:05  AdamW 옵티마이저‎ 차이역사 +3,711‎ 인공무능 토론 기여 (새 문서: AdamW 옵티마이저는 Adam 최적화 알고리즘의 변형으로, 가중치 감쇠(weight decay)를 그래디언트 업데이트로부터 분리(decouple)하여 일반화 성능을 향상시키는 방법이다. ==개요== 딥러닝에서 자주 사용되는 Adam(Adaptive Moment Estimation) 옵티마이저는 1차 및 2차 모멘트를 활용하여 각 파라미터별로 적응적인 학습률을 적용한다. 일반적으로 정규화를 위해 L2 정규화 항을 손실 함...) 태그: 시각 편집

2025년 10월 4일 (토)

새글    06:26  단위 행렬‎ 차이역사 +2,057‎ 파이러너 토론 기여 (새 문서: 단위 행렬(영어: identity matrix, 일명 단위원행렬)은 정사각 행렬 중 대각 성분이 모두 1이고 나머지 성분이 모두 0인 행렬이다. ==정의== 단위 행렬은 n×n 크기의 행렬로, 대각선 성분은 모두 1이고 그 외 성분은 모두 0으로 정의된다. ==기호와 표기== *보통 I 또는 Iₙ으로 표기하며, 문맥상 크기가 명확하면 단순히 I로 쓰기도 한다. <ref>“Identity matrix”, Encyclopedia of Mathemati...) 태그: 시각 편집
새글    06:20  PyTorch eye‎ 차이역사 +3,622‎ 파이러너 토론 기여 (새 문서: torch.eye(영어: eye)은 주대각선이 1이고 나머지가 0인 2차원 텐서(단위 행렬)를 생성하는 PyTorch의 함수이다. ==개요== *<code>torch.eye</code>는 크기 <code>n×m</code>(<code>m</code> 미지정 시 <code>n×n</code>)의 단위 행렬을 반환한다. *반환 텐서는 기본적으로 밀집(dense) 레이아웃이며, 주대각선 원소는 1, 그 외는 0이다. ==시그니처== *<code>torch.eye(n, m=None, *, out=None, dtype=None, layout=torch.st...) 태그: 시각 편집
새글    06:14  PyTorch sparse‎ 차이역사 +5,348‎ 파이러너 토론 기여 (새 문서: '''torch.sparse'''은 PyTorch에서 희소 텐서(sparse tensor)를 다루기 위한 기능 집합이다. ==개요== 희소 텐서는 대부분의 원소가 0인 고차원 배열을 효율적으로 표현하기 위한 자료구조이다. PyTorch에서는 여러 희소 표현(layout) 방식을 지원하며, <code>torch.sparse</code> 모듈 및 관련 함수들이 이 기능을 제공한다. ==표현 방식 및 레이아웃== PyTorch는 여러 희소 레이아웃을 지원한다....) 태그: 시각 편집
     05:53 사용자 만들기 기록 파이러너 토론 기여 계정이 생성되었습니다 ‎
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