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- 2025년 10월 24일 (금) 06:59 엔비디아 GPU 아키텍처 (역사 | 편집) [6,454 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''엔비디아 GPU 아키텍처'''는 엔비디아(NVIDIA)가 개발해 온 주요 GPU 마이크로아키텍처의 발전 과정을 다룬 문서이다. ==개요== 엔비디아는 그래픽 처리, 병렬 연산, 인공지능 가속 등 다양한 목적을 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 아키텍처를 지속적으로 발전시켜 왔다. 각 세대의 아키텍처는 그래픽 파이프라인, 메모리 기술, 전력 효율, 연산 단위(CUDA Core, Tensor Core, RT Cor...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 24일 (금) 06:57 Google Colab 런타임 (역사 | 편집) [5,251 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''Colab 런타임'''은 구글이 제공하는 클라우드 기반 노트북 환경인 '''Google Colaboratory(줄여서 Colab)'''에서 코드가 실제로 실행되는 가상 머신(VM) 환경이다. <ref>https://cloud.google.com/colab/docs/runtimes?hl=ko</ref> ==기본 개념== Colab 노트북(.ipynb 형식)은 브라우저에서 실행되지만, 실제로는 원격의 가상 머신에서 파이썬 코드가 동작한다. 이 실행 환경이 바로 ‘런타임’이다....) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 24일 (금) 06:53 엔비디아 GPU 아키텍처 및 모델 (역사 | 편집) [5,540 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 이 문서는 엔비디아가 지금까지 출시해온 주요 GPU 아키텍처와 그에 해당하는 대표 모델들을 정리한 문서이다. 아래 두 문서로 세분화된다. 본 문서는 아래 두 문서에 대한 요약본이나 최신화 및 구체성 측면에선 부족할 수 있다. * 엔비디아 GPU 아키텍처 * 엔비디아 GPU 모델 ==개요== 엔비디아(NVIDIA)는 그래픽 카드, 데이터센터용 가속기, 인공지능용 가속기 등...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 24일 (금) 06:49 엔비디아 L4 (역사 | 편집) [4,436 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''NVIDIA L4'''(엔비디아 L4 Tensor Core GPU)은 엔비디아가 데이터센터, 클라우드 및 엣지(edge) 환경을 위해 설계한 에너지 효율 중심의 범용 가속기이다. ==개요== NVIDIA L4는 2023년경 출시된 Ada Lovelace 아키텍처 기반 GPU로, 영상 처리, AI 추론(inference), 가상 워크스테이션 및 그래픽 처리까지 폭넓은 워크로드에 대응할 수 있도록 설계되었다. 저전력(약 72 W) 설계 및 단일 슬롯/...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 24일 (금) 06:47 엔비디아 A100 (역사 | 편집) [4,079 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''NVIDIA A100'''(엔비디아 A100 Tensor Core GPU)은 엔비디아가 데이터센터 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공지능(AI) 워크로드를 위해 설계한 최상위급 GPU 가속기이다. ==개요== NVIDIA A100은 2020년에 발표된 Ampere 아키텍처 기반의 데이터센터용 가속기로, 대형 모델 학습(training), 딥러닝 추론(inference), HPC 애플리케이션을 염두에 두고 설계되었다. 특히 대용량 메모리(HBM2/HBM2e), 고대...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 24일 (금) 06:46 엔비디아 T4 (역사 | 편집) [4,204 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''NVIDIA Tesla T4'''(엔비디아 T4, 코드명: Tesla T4)는 엔비디아가 데이터센터 및 클라우드 환경을 위해 설계한 저전력 고효율 GPU(그래픽 처리 장치)로, 딥러닝 추론(inference), 머신러닝, 가상화, 영상 처리 등에 사용된다. ==개요== NVIDIA T4는 2018년에 발표된 엔비디아의 Turing 아키텍처 기반 GPU로, 높은 연산 성능과 에너지 효율을 동시에 달성하기 위해 설계되었다. 특히 클라...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 23일 (목) 07:56 DuQuant (역사 | 편집) [5,336 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''DuQuant (Distributing Outliers via Dual Transformation)'''은 대형 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 활성화 및 가중치 양자화 과정에서 특히 문제되는 아웃라이어(outlier) 값을 효과적으로 분산시켜 저비트 양자화 시 성능 손실을 최소화하는 회전(rotation) 및 순열(permutation) 기반 포스트 트레이닝 양자화(Post-Training Quantization, PTQ) 기법이다. ==개요== DuQuant는 활성화 내에 존재하는...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 23일 (목) 07:53 QuaRot (역사 | 편집) [6,229 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''QuaRot (Quantization via Rotations)'''은 대형 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 모든 가중치(weights), 활성화(activations), KV 캐시(KV cache)를 4비트 수준으로 양자화하면서도 성능 저하를 최소화하도록 설계된 회전 기반 포스트 트레이닝 양자화(Post-Training Quantization, PTQ) 기법이다. ==배경 및 필요성== *전통적인 양자화 기법들은 가중치는 낮은 비트로 줄일 수 있어도, 모델의 활성...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 23일 (목) 04:52 저랭크 분해 (역사 | 편집) [4,678 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 저랭크 분해(低階分解, 영어: Low-Rank Decomposition)는 행렬이나 텐서 등의 데이터를 더 낮은 차원의 구성 요소로 표현하여 계산 효율을 높이고 데이터의 잠재 구조를 추출하는 기법이다. 이는 복잡한 고차원 데이터를 단순화하면서도 본질적인 정보는 유지하려는 수학적 방법이다. ==개요== 행렬 A ∈ ℝ^{m×n}이 있을 때, 그 랭크(rank)가 r(< m,n)인 근사 행렬 Ă를 찾아 A ≈...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 23일 (목) 04:50 대형 언어 모델 효율화 (역사 | 편집) [12,189 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 본 문서는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 저장 공간 및 연산 효율을 개선하기 위한 대표적 기법들을 정리한 것이다. 주요 방향은 '''양자화(Quantization)''', '''가지치기(Pruning)''', '''지식 증류(Knowledge Distillation)'''이며, LoRA, SmoothQuant, MoE 등 최신 기법들도 포함된다. ==양자화 (Quantization)== 모델의 가중치(weight)와 활성값(activation)을 부동소수(FP32) 대신 정수(INT8, INT...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 23일 (목) 04:15 SmoothQuant (역사 | 편집) [4,978 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: SmoothQuant(스무스퀀트, 영어: SmoothQuant)은 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)을 대상으로 한 사후(Post-Training) 양자화 기법으로, 정확도 손실을 최소화하면서 모델의 추론 속도와 메모리 효율을 향상시키는 방법이다. 이 기법은 2022년 구글 리서치(Google Research)와 MIT 공동 연구진이 발표한 논문 「SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models」에...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 23일 (목) 04:11 ONNX (역사 | 편집) [5,071 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: ONNX(Open Neural Network Exchange)은 다양한 머신러닝·딥러닝 프레임워크에서 학습된 모델을 프레임워크 간에 변환하고 배포할 수 있도록 설계된 오픈 표준 저장 포맷 및 중간 표현(IR, Intermediate Representation)이다. ==정의 및 개요== ONNX는 학습된 신경망 모델의 구조(그래프 형태), 연산자(operator) 정의, 가중치(weights), 메타데이터(metadata) 등을 하나의 파일로 기술하여, 다양한...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 23일 (목) 04:04 신경망 저장 포맷 (역사 | 편집) [7,198 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 신경망 저장 포맷(Neural Network Storage Format)은 인공신경망이 학습된 모델의 구조(architecture), 가중치(weights), 옵티마이저 상태(optimizer state) 등을 디스크에 저장하고 나중에 불러와 재사용하거나 배포할 수 있도록 설계된 파일 형식 또는 규격이다. ==개요== 신경망 모델을 저장하고 불러오는 과정은 머신러닝·딥러닝 워크플로우에서 매우 중요한 부분으로, 학습이 완료된...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 05:48 Saga 패턴 (역사 | 편집) [6,322 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 사가 패턴(영어: Saga Pattern)은 마이크로서비스 아키텍처나 분산 시스템에서 여러 서비스에 걸친 다단계 트랜잭션을 관리하여 데이터 일관성을 확보하기 위한 설계 패턴이다. ==정의== 사가 패턴은 하나의 큰 트랜잭션을 여러 개의 로컬 트랜잭션으로 나누고, 각 로컬 트랜잭션이 자신의 데이터베이스를 업데이트한 뒤 다음 단계를 트리거하는 방식으로 실행된다. 만...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 05:30 스프린트 리뷰 (역사 | 편집) [3,246 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 스프린트 리뷰란 스프린트(반복작업) 종료 시점에 Scrum 팀이 완료한 작업을 이해관계자에게 공유하고 피드백을 받아 다음 작업 방향을 조정하기 위한 회의이다. ==정의== * 스프린트 리뷰는 스프린트 동안 팀이 달성한 산출물(인크리먼트)을 검토하고 향후 적응할 사항을 결정하기 위한 작업 회의이다. * 회의 참가자는 스크럼 팀과 제품 책임자(Product Owner), 스크럼...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 05:27 스프린트 계획 (역사 | 편집) [3,436 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 스프린트 계획(영어: Sprint Planning)은 스크럼 프레임워크에서 새 스프린트를 시작하기 전에 팀이 다가오는 스프린트 동안 무엇을 할지 그리고 어떻게 할지를 결정하는 회의이다. ==정의== 스프린트 계획은 스프린트 동안 수행할 작업을 설정하고, 팀이 스프린트 목표(Sprint Goal)에 도달하기 위해 일을 조직하는 이벤트이다. 회의에서는 제품 책임자(Product Owner)가 높은...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 05:12 퍼펙트 스톰 (역사 | 편집) [2,621 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 퍼펙트 스톰(영어: perfect storm)은 여러 악조건이 동시에 겹쳐 매우 심각하고 복합적인 위기 상황이 발생하는 현상을 비유적으로 이르는 표현이다. ==정의 및 어원== 퍼펙트 스톰이라는 표현은 다음과 같은 특징을 갖는다: *여러 개의 요인이 우연히 동시에 작용하여, 각각의 요인이 개별적으로 작용할 때보다 훨씬 강력하고 위험한 결과를 낳는 상황 *본래는 기상학 용...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 05:03 DORA 메트릭 (역사 | 편집) [4,861 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: DevOps Research and Assessment 메트릭(영어: DORA Metrics)은 소프트웨어 개발 및 배포 효율성과 안정성을 측정하기 위해 고안된 지표 집합이다. 이 메트릭은 개발‑운영(DevOps) 문화 및 프로세스를 개선하고자 하는 조직들이 핵심 성과를 수치화할 수 있도록 설계되었다. * Four Key Metric이라고도 불리며 DevOps, CI/CD, SRE 분야에서는 거의 '''업계 공인 지표처럼 널리 사용된다.''' ==...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 04:03 오케스트레이션 패턴 (역사 | 편집) [5,683 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 오케스트레이션 패턴(영어: Orchestration Pattern)은 마이크로서비스 아키텍처에서 중앙 컨트롤러(오케스트레이터)가 전체 워크플로우를 제어하고, 각 서비스에 작업을 명령하여 전체 흐름을 관리하는 설계 방식이다. ==정의== 오케스트레이션 패턴은 여러 서비스가 협력하여 하나의 비즈니스 프로세스를 완성해야 할 때, 중앙의 오케스트레이터가 서비스 간 호출 순서,...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 04:00 코레오그래피 패턴 (역사 | 편집) [5,062 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 코레오그래피 패턴(영어: Choreography Pattern)은 마이크로서비스 아키텍처에서 각 서비스가 이벤트 기반으로 독립적으로 작동하며 전체 흐름을 자율적으로 구성하는 설계 패턴이다. ==정의== 코레오그래피 패턴은 여러 서비스가 비동기 이벤트 기반으로 상호작용하면서 워크플로우의 흐름을 중앙에서 제어하지 않고, 각 서비스가 자신의 책임을 수행하고 다음 서비스를...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 01:02 마이크로서비스 아키텍처 (역사 | 편집) [1,762 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 분류:소프트웨어 공학분류:기술사 기출 ;Microservice Architecture ;대용량 웹 기반 분산시스템에 주로 사용되는 아키텍처스타일로 SOA 사상을 기반으로 하여 서비스의 경량화 및 독립적 배치가 가능한 서비스 조합 아키텍처 * 아주 작은 단위로 동작하는 서비스가 구동되도록 시스템 및 소프트웨어의 구성과 구성요소 간의 관계를 정의 * 신속한 변경 가능(애자...)
- 2025년 10월 22일 (수) 01:01 클라우드 네이티브 인프라 (역사 | 편집) [6,713 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: '''클라우드 네이티브 인프라'''(영어: Cloud‑Native Infrastructure)은 클라우드 환경의 특성과 원칙을 인프라 설계 및 운영에 내재화한 인프라스트럭처 방식으로, 지속적 변화, 자동화, 확장성, 복원력(resilience)을 중심으로 설계된다. ==개념 및 정의== 클라우드 네이티브 인프라는 단순히 인프라를 클라우드에 올리는 것 이상이다. 이는 인프라가 다음과 같은 특성들을 갖추...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 00:58 12 팩터 앱 (역사 | 편집) [3,699 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: '''12 팩터 앱'''(영어: The Twelve‑Factor App)은 클라우드 환경에서 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 개발하고 운영할 때 이식성, 확장성, 유지보수성을 확보하기 위해 제안된 12가지 원칙이다. ==개요== 12‑Factor 앱 방법론은 2011년 Heroku 소속 개발자들이 정의하였으며, 클라우드 환경에서 애플리케이션을 일관되게 개발, 배포, 운영하기 위한 실천 지침으로 널리 사용된다. 이...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 00:48 코드형 인프라 (역사 | 편집) [4,903 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: '''코드형 인프라'''(영어: Infrastructure as Code, IaC)는 서버, 네트워크, 운영체제, 데이터베이스, 스토리지 등 컴퓨팅 인프라를 수작업이 아닌 코드 정의 방식으로 관리하고, 이를 통해 자동화, 재현성, 일관성을 확보하는 인프라 운영 방식이다. ==개념== 코드형 인프라는 인프라스트럭처를 사람이 직접 설정하지 않고, 선언적 또는 명령형 코드 파일로 정의하고 실행함으...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 00:40 서버는 반려동물이 아닌 가축 (역사 | 편집) [4,464 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: '''반려동물이 아닌 가축: 서버 인프라에서의 ‘Pets vs Cattle’ 은유'''(영어: Pets vs Cattle in IT / Servers as Cattle not Pets)은 서버 및 인프라 운영 방식에서 '''개별 서버를 특별히 애지중지하여 관리하는 방식'''(반려동물 Pets) 과 '''동일하게 대량으로 운영하고 문제가 생기면 교체 가능한 방식'''(가축 Cattle) 사이의 대비를 설명하는 은유이다. ==개념== *반려동물(Pets)...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 00:34 테일러리즘 (역사 | 편집) [5,365 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: '''테일러주의(영어: Taylorism, 또는 과학적 관리법)'''은 20세기 초 프레더릭 윈즐로 테일러(Frederick Winslow Taylor)가 제시한 노동관리 및 생산관리 이론으로, 작업을 과학적으로 분석하고 시간 및 동작을 연구하여 노동자와 작업 방식의 표준화·최적화를 통해 생산성을 극대화하고자 하는 경영 패러다임이다. ==개념 및 의의== 테일러주의는 다음과 같은 기본 개념을...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 00:31 회로 차단기 패턴 (소프트웨어 공학) (역사 | 편집) [6,506 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 회로 차단기 패턴(영어: Circuit Breaker Pattern)은 분산 시스템이나 마이크로서비스 아키텍처에서 반복적인 호출 실패가 전체 시스템으로 전파되는 것을 방지하기 위해 해당 호출을 일시 차단하고 복구 시점을 제어하는 내결함성 설계 패턴이다. ==의도 및 목적== *호출 대상 서비스에 반복적인 실패가 발생할 때 호출을 계속 시도함으로써 호출자 또는 다른 종속 서비스...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 00:27 몽키 테스트 (역사 | 편집) [5,195 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: '''몽키 테스트(소프트웨어 공학)'''(영어: Monkey Testing)은 테스트 케이스나 시나리오 없이 무작위 입력이나 사용자 이벤트를 애플리케이션에 가하여, 예기치 않은 오류나 충돌이 발생하는지를 탐색하는 소프트웨어 테스트 기법이다. ==개념== 몽키 테스트는 내부 구조나 상세 기능을 미리 고려하지 않고, 마치 원숭이가 무작위로 키를 누르거나 화면을 터치하듯이 시...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 00:03 허영 지표 (역사 | 편집) [4,836 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: '''허영 지표(애자일)'''(영어: Vanity Metrics)은 애자일(Agile) 개발 및 프로젝트 관리에서 겉보기에는 긍정적인 성과처럼 보이지만, 실제로 팀이나 조직의 개선 활동이나 의사결정에 실질적인 도움을 주지 못하는 지표를 의미한다. ==개념== 허영 지표는 외형적으로 좋은 수치를 보여주지만, 그 결과가 행동이나 학습으로 이어지지 않는다는 점에서 문제로 지적된다. *측정...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 22일 (수) 00:02 실행 가능한 지표 (애자일) (역사 | 편집) [7,471 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: '''실행 가능한 지표(애자일)'''(영어: Actionable Agile Metrics)은 애자일 개발 및 프로젝트 관리 방식에서 팀이나 조직이 실제로 조치를 취할 수 있도록 유도하는 측정 가능한 성과 지표이다. ==개념 및 목적== 애자일 방식에서는 반복(iteration)과 피드백(loop)을 통해 지속적으로 개선해 나가는 것이 핵심이다. 이때 단순히 ‘측정’만 하는 것이 아니라 그 지표가 '''실제로 팀...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 21일 (화) 17:27 Открытки с благословением (역사 | 편집) [1,622 바이트] 68.235.45.23 (토론) (새 문서: == Открытки с благословением == Недавно я искала способ выразить свою любовь и заботу о близких, особенно в такие важные моменты как свадьба, рождение ребенка или просто для поднятия настроения. Хотелось чего-то особенного, не просто открытку, а что-то с душевным по...)
- 2025년 10월 21일 (화) 14:49 RESTful API (역사 | 편집) [4,814 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: RESTful API(Representational State Transfer Application Programming Interface)는 REST 아키텍처 스타일을 따르는 웹 API로, 클라이언트와 서버 간의 통신을 간단하고 일관된 방식으로 설계한 인터페이스이다. ==개요== RESTful API는 HTTP 프로토콜을 기반으로 자원을 URI(Uniform Resource Identifier)로 표현하고, HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE 등)를 통해 자원을 조작한다. REST 아키텍처는 상태 비저장(s...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 21일 (화) 06:54 Git checkout (역사 | 편집) [3,783 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: ‘git checkout’는 Git 저장소 내에서 브랜치(branch), 커밋(commit), 파일 상태(file state)를 전환하거나 복원하는 명령어이다. ==개요== '''git checkout''' 명령어는 현재 작업 디렉터리(working tree)와 HEAD가 가리키는 브랜치를 업데이트하여, 사용자가 지정한 브랜치나 커밋의 스냅샷(snapshot)으로 전환한다. <ref>https://git-scm.com/docs/git-checkout</ref> 이 명령어로 다음과 같은 작업이 가능...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 17일 (금) 03:18 깁스 분포 (역사 | 편집) [3,345 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''깁스 분포'''(Gibbs distribution, Gibbs measure)는 통계역학, 확률 이론, 기계 학습 등에서 많이 쓰이는 확률 분포로, 상태의 에너지(또는 비용)에 따라 확률을 배정하는 지수 형태 확률 분포이다. ==정의== 깁스 분포는 상태 공간 \(\mathcal{X}\) 위에서 정의되고, 각 상태 \(x \in \mathcal{X}\)에 대응하는 에너지 함수 \(E(x)\)가 있을 때 다음과 같은 꼴을 가진다: \[ P(x) = \frac{1}{Z} \exp\...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 17일 (금) 03:17 Softargmax (역사 | 편집) [3,186 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''softargmax'''(soft arg‑max, 또는 soft‑argmax)는 비정형적인 arg max의 미분 가능(연속) 근사 버전이다. ==정의 및 개념== softargmax는 입력 벡터 \( \mathbf{z} = (z_1, z_2, \dots, z_K) \in \mathbb{R}^K \)에 대해, 각 성분에 확률 형태로 점유율을 부여하는 함수다. 보통 softmax 함수가 “softargmax”라고 불리기도 한다. <ref>“Softmax function”, Wikipedia</ref> 표준 softmax 정의는 \[ \sigma(\mathbf{z})_k...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 17일 (금) 03:06 Argmin (역사 | 편집) [2,747 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''argmin'''(argument of the minimum, 줄여서 “arg min” 또는 “argmin”)는 함수가 최소값을 갖는 지점(입력 변수의 값)을 나타내는 연산자이다. ==정의== 함수 \(f: X \to \mathbb{R}\)와 그 정의역의 부분집합 \(S \subseteq X\)가 주어졌을 때, \[ \arg\min_{x \in S} f(x) = \{\, x \in S \mid \forall\, s \in S,\; f(x) \le f(s) \} \] 로 정의된다. 즉, \(S\) 내에서 \(f(x)\)가 최소값을 갖는 모든 \(x\)의 집합이다...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 17일 (금) 03:03 Argmax (역사 | 편집) [1,687 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''argmax'''(argument of the maximum, 줄여서 “arg max” 또는 “argmax”)는 함수가 최댓값을 갖는 지점(변수의 값)을 가리키는 연산자이다. ==정의== \(\arg\max\)는 주어진 함수 \(f: X \to \mathbb{R}\)와 부분집합 \(S \subseteq X\)에 대해, \[ \arg\max_{x \in S} f(x) = \{x \in S \mid f(x) \ge f(s) \text{ for all } s \in S\} \] 로 정의된다. 즉, 정의역 \(S\) 내에서 함수 \(f\)의 값이 최대가 되는 모든 \(x\)의...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 16일 (목) 08:44 과도한 활성값 (역사 | 편집) [8,776 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 과도한 활성값(Massive Activation)은 신경망 내부의 일부 활성(activation)이 다른 활성들에 비해 매우 큰 값을 가지는 현상을 가리킨다. 특히 대형 언어 모델(LLM)에서 이러한 현상이 반복적으로 관찰되며, 단순한 이상치(outlier)를 넘어 모델 동작의 중요한 요소로 역할하는 것으로 보고된다. ==정의 및 개념== 과도한 활성값은 전체 활성 공간 중 극히 일부의 차원(dimension)에서...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 15일 (수) 02:21 Git rebase (역사 | 편집) [4,712 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 깃 리베이스(Git rebase)는 한 브랜치의 커밋들을 다른 기준(베이스) 커밋 위에 다시 적용하는 작업이다. 즉, 브랜치의 기반을 새 커밋 위로 옮기면서 커밋 히스토리를 재작성하는 수단이다. ==개념 및 원리== 리베이스는 “현재 브랜치에 있는, 아직 기준(upstream)에 포함되지 않은 커밋들”을 임시로 떼어낸 뒤, 목표 기준 커밋(또는 브랜치)의 최신 상태 위에 하나씩 다...)
- 2025년 10월 15일 (수) 02:20 Git merge (역사 | 편집) [4,073 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: 깃 머지(Git merge)는 두 개 이상의 브랜치의 변경 내역을 하나로 합치는 작업이다. 즉, 별도로 개발된 브랜치들의 커밋 흐름을 하나의 브랜치에 병합하여 통합된 히스토리를 만드는 방법이다. ==개념 및 원리== 머지는 공통 조상 커밋을 기준으로 각각의 브랜치 변경사항을 비교한 뒤, 공통 조상 이후의 변경을 한쪽 브랜치(현재 브랜치)에 반영하는 방식이다. 간단한...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 15일 (수) 01:08 행렬의 랭크 (역사 | 편집) [2,553 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 행렬의 랭크(영어: rank of a matrix)는 행렬에서 선형 독립한 행 또는 열벡터의 최대 개수를 나타내는 수로, 벡터 공간의 차원과 선형 변환의 구조를 분석하는 데 중요한 개념이다. ==정의== 행렬 A의 랭크는 다음과 같이 정의된다: *행 랭크(row rank): 행렬 A의 행벡터들 중 선형 독립한 최대 개수 *열 랭크(column rank): 행렬 A의 열벡터들 중 선형 독립한 최대 개수 모든 행렬에...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 15일 (수) 01:04 가우스 소거법 (역사 | 편집) [2,223 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 가우스 소거법(독일어: Gaußsches Eliminationsverfahren, 영어: Gaussian elimination)은 연립방정식 해법, 행렬의 기저 및 랭크 계산 등에 사용되는 선형대수학의 기초적인 알고리즘으로, 행 연산을 통해 행렬을 계단형으로 바꾸는 절차이다. ==정의== 가우스 소거법은 행렬에 다음과 같은 기본 행 연산을 반복 적용하여 계단형(row echelon form) 또는 기약 계단형(reduced row echelon form, RRE...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 15일 (수) 01:01 선형 독립 (역사 | 편집) [2,246 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 선형 독립(線型獨立, 영어: linear independence)은 벡터 공간에서 여러 벡터가 서로 선형 결합으로 표현되지 않는 관계를 의미하며, 기저와 차원 정의의 핵심 개념이다. ==정의== 벡터 공간 V의 벡터 집합 \(\{v_1, v_2, ..., v_n\}\)이 다음 조건을 만족할 때 이 집합은 '''선형 독립'''이라 한다: *임의의 스칼라 \(a_1, a_2, ..., a_n\)에 대해 **\(a_1 v_1 + a_2 v_2 + ... + a_n v_n = 0\) 이 성립하면...)
- 2025년 10월 15일 (수) 01:00 벡터의 차원 (역사 | 편집) [2,244 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 벡터의 차원(次元, 영어: dimension of a vector space)은 벡터 공간을 구성하는 데 필요한 최소한의 선형 독립 벡터의 수를 의미하며, 해당 공간의 구조를 수치적으로 나타내는 중요한 개념이다. ==정의== 벡터 공간 V의 차원은 V의 기저를 이루는 벡터들의 개수로 정의된다. *벡터 공간 V의 차원은 기호로 \(\dim V\) 또는 \(\operatorname{dim}(V)\)로 나타낸다. *기저는 여러 개 존재할...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 15일 (수) 00:57 벡터의 기저 (역사 | 편집) [2,305 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: 벡터의 기저(基底, 영어: basis of a vector space)는 벡터 공간을 구성하는 최소한의 벡터 집합으로, 모든 벡터를 유일하게 선형 결합으로 표현할 수 있게 하는 벡터들의 집합이다. ==정의== 벡터 공간 V에서 벡터 집합 \(\{v_1, v_2, ..., v_n\}\)이 다음 두 조건을 만족할 때, 이 집합을 V의 '''기저'''라 한다: *생성 조건: 집합 \(\{v_1, ..., v_n\}\)의 선형 결합으로 V의 모든 벡터를 표현...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 14일 (화) 06:16 OLS 회귀분석 (역사 | 편집) [4,407 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: '''OLS 회귀분석'''(Ordinary Least Squares 회귀분석)은 관측된 자료에 가장 잘 맞는 직선(혹은 초평면)을 찾기 위해, 잔차의 제곱합을 최소화하는 회귀계수를 추정하는 방법이다. * 최소제곱법이라고도 한다. (ex. 최소제곱법 회귀분석) ==개념 및 목적== OLS는 독립 변수(설명 변수)와 종속 변수(반응 변수) 사이의 선형 관계를 모델링하고, 이 관계를 설명하는 계수들을 추정...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 13일 (월) 03:22 ORM 프레임워크 (역사 | 편집) [3,747 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: ORM 프레임워크는 객체 지향 프로그래밍 언어의 객체 모델과 관계형 데이터베이스의 테이블 구조 사이의 변환(mapping)을 자동화하고 단순화해 주는 소프트웨어 계층이다. ==개념 및 역할== ORM(Object-Relational Mapping)은 객체 지향 프로그래밍 언어에서 사용하는 객체와 그 속성들을 관계형 데이터베이스의 테이블, 컬럼, 키 등의 구조와 매핑하는 기술이다.<ref>“Object–relat...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 13일 (월) 03:19 SQLAlchemy (역사 | 편집) [5,327 바이트] Agiler (토론 | 기여) (새 문서: SQLAlchemy는 파이썬에서 관계형 데이터베이스와 상호작용하기 위한 SQL 툴킷이자 객체 관계 매핑(ORM) 라이브러리이다. == 개요 == SQLAlchemy는 파이썬 개발자에게 SQL의 모든 기능과 데이터베이스 지속성 패턴을 파이썬스러운 방식으로 사용할 수 있게 해 주며, 성능과 유연성을 모두 고려한 설계가 특징이다.<ref>SQLAlchemy 공식 문서</ref><ref>“Overview — SQLAlchemy 2.0 Documentation...)
- 2025년 10월 10일 (금) 06:22 Argon2id (역사 | 편집) [8,996 바이트] 보안기사 (토론 | 기여) (새 문서: '''Argon2id'''은 암호 해싱 및 키 유도 함수(Password-Based Key Derivation Function, PBKDF)의 한 형태로, 암호 저장 및 검증에 강점을 지닌 알고리즘이다. ==개요== Argon2 계열은 2015년 열린 비밀번호 해싱 경연 대회(Password Hashing Competition)의 우승 알고리즘이다. Argon2에는 세 가지 변형이 있다: '''Argon2d''', '''Argon2i''', '''Argon2id'''. 이 중 Argon2id는 Argon2i와 Argon2d의 장점을 혼합한 하이브리...) 태그: 시각 편집
- 2025년 10월 9일 (목) 14:01 PyTorch named parameters 메서드 (역사 | 편집) [2,955 바이트] 인공무능 (토론 | 기여) (새 문서: named_parameters()는 PyTorch에서 제공하는 메서드로, 신경망 모델의 모든 학습 가능한 파라미터(parameter)에 대해 해당 파라미터의 이름(name)과 파라미터 객체(torch.nn.Parameter)를 함께 반환한다. 이 메서드는 torch.nn.Module을 상속받은 모든 모델에서 사용 가능하며, 레이어별 파라미터에 이름을 기준으로 접근하거나 필터링할 수 있도록 도와준다. ==개요== PyTorch의 모든 모델은 t...)
