https://code.visualstudio.com/VS code의 디렉토리를 그대로 레퍼지토리로 연동가능source control>clone

모델의 크기(매개변수)와 데이터가 많아질수록 일반적으로 모델의 성능이 올라간다는 사실이 증명되었으나, 이는 학습비용만 고려했을 뿐 추론비용에 대해서는 고려하지 않음LAMMA : 7B-65B 규모의 LLM 모델라마의 크기(매개변수 수)를 67억개, 130억개, 325억개

System Integration : 시스템 구축구축 / 개발System Management : 시스템 운영유지보수 / 리팩토링배우는 것이 다르다!!

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원천징수 / 비과세 / 질권

데이터 자료형의 두 가지 분류 : 원시자료형 / 참조자료형에 대한 학습 분석자료입니다.

static에 올려서 한 번만 사용할 클래스를 단순초기화이후 cbb----------.getBean 블럭 우클릭 - extract 절차임...2\. 노란색이라도 에러는 절대! 없도록.

Amazon Web Service다른 웹 사이트나 클라이언트측 응용 프로그램에 대해 온라인 서비스를 제공하고 있다. Windows Subsystem for Linux윈도우 10에서 네이티브로 리눅스 실행 파일을 실행하기 위한 호환성 계층이다.Model / View /

길게 가자.. 인문학 / 역사 등 관심을 가지고 책을 읽어보자.모르는 게 있으면 여쭈어 보자.스트레스는 당연히 발생하는 것 / 안고 간다고 생각하자.어플리케이션 또는 시스템의 동작과 성능, 안정성이 요구사항을 만족하는지 확인하는 과정요구사항과 다른 것은 결함(defec

모델링 절차와 유사하게, 주제영역 식별 - 엔티티 식별 - PK 식별 - Attribute 부여 등의 절차를 생각하면 쉽다.'나' 라는 주체를 중심으로 내부 어플리케이션 / 외부 에이전트를 식별한 후 순서에 따라 위에서 아래로 서술컨텍스트 다이어그램을 쪼개면 업무 프로

설계안을 도출하기 위한 모든 것요구사항에 대한 여러 가지 해석 존재반드시 구체적으로 서술되어야 함.요구사항 정의 - 외부 설계 - 개발 스프린트 - 결합 테스트 - 통합 테스트 - 인수 테스트 / 교육 - 컷오버 - 안정화Transaction : request - re

왜 우리 회사의 솔루션 / 상품을 이용해야 하는지 논리적으로 설명해야함.제목 20%가 인식 80%를 결정한다.다양한 RFP와 제안서를 보면서 안목을 키워야 할 것 같다.. 현재 많이 부족한 수준.

💰 0. 전 실습 간 수정사항

막상 실습해보니 굉장히 난해하다. 어떤 것부터 고려해야 할 지 순서를 정하고, 절차에 맞춰서 한 단계씩 진행해야 할 것 같다.한번에 idea가 떠올라서 구조를 짜면 오히려 error 가능성..

클라이언트의 요구사항 분석 후 '데이터' 요건 형상화 필요.. table 설계 과정이건 이렇게 저건 저렇게 해주세요 (X) / 잘 돌아가게 해주세요 (O)전체적인 구조를 이해하고, 일관된 개념 하에 이루어지는 모델링 작업 필요적절한 모델링이 이루어지지 않으면 실제적 변

은행의 기본 업무 : 수신 / 여신 / 이체 / 결제 등이자계산 로직 / 회계분개 규칙 / 계약신규 프로세스 / 상품조건 / 고객정보 관리 / 정산개발자 레벨은 S/E에서 결정 : 알고리즘 / 디자인 패턴 / 리팩토링 / 트러블 슈팅 / 테스팅 / 프레임워크 / 방법론

데이터 가공이 핵심Java, Excel 등 이용해서 AI가 알아먹을 수 있게 떠먹여 줘야함.\\t로 구분하기 때문에 쳐내줘야함... \\t로 자르고 구간의 개수가 많으면 그냥 continue

데이터 가공이 핵심 / AI가 보고 공부할 책을 만들어 줘야함네이버 리뷰제공 데이터 / TensorFlow 소스코드 다운로드 (git)데이터 및 소스코드 전부 PyCharm Project에 삽입데이터는 train / test로 나누어짐. 3 : 1 비율(시간관계상) 데

데이터 학습 (시츄 / 말티즈 / 진돗개 각 30장).. class.py 우클릭 - Modify Run Figuration - Parameters : --image_dir./dog_photos.. 코드상에서 부여한 경로를 parameter로 지정해주는 것사진은 0.jp

가상머신 생성 시, python=3.6.5 등으로 명시해서 해당 버전의 파이썬을 사용하도록 사전 설정TensorFlow 설치 시, pip install tensorflow==1.15.2 과 같이 텐서플로우 버전 역시 명시 가능가상머신과 해당 머신에 텐서플로우가 올라갔다