매일코딩

LAN, WAN, Internet OSI 7 계층 vs TCP/IP Stack 물리계층 - 전기 신호 책임 데이터 링크 -물리주소 (MAC) 노드 대 노드 책임, 프레임 네트워크 계층 - IP주소를 통한 발신지 대 목적지 전송, 패킷 전송 계층 - 포트번호를 이용한 프로세스 대 프로세스 통신, 세그먼트 응용계층 - 다양한 프로그램 및 프로토콜 존재

OSI 7 계층 Physical - 일련의 2진 bit, 전기적 신호를 매체에 전달 DataLink - 두 노드 간의 통신 관여, 흐름을 제어 Network - 해당 주소 체계에 따라 경로를 설정 Transport - 양쪽 끝단의 신뢰성을 보장한다. Session - 프로그램간의 논리적 접속 Presentation - 문법, 구문, 체계 확립 Application - Email, Web, FTP, ping, Appl. PC -> application -> transport -> Network -> Data Link -> Physical -> Data Link -> Network ->Physical -> Data Link -> Network -> Transport -> Application -> PC 두 ..

네트워크 - 종단 시스템: PC나 스마트폰처럼 네트워크 송수신 주체 - 프로토콜: 두 이종 시스템을 연결하기 위한 약속 - 통신을 목적으로 실제 물리적으로 연결 돼있는데, 무선으로 연결됨 인터넷 - 회사, 소규모 N/W 에서 전세계 N/W와 연결된 상태 - 다양한 Application 서비스 제공 - 보통 ISP에 의해 종단 시스템이 연결된다. *여기서 ISP는 KT, SKT, LG U+ 와 같은 곳이라고 생각하면 된다. OSI 7계층 - N/W 구성 요소를 7계층으로 나눈 표준 모델 - 각 계층 별 역할을 통해 통신 규격을 만족 - 일부 하위계층은 H/W에서 구현되며 상위계층은 S/W로 구현 TCP/IP - OSI 7계층이 나오기전 널리 사용되던 사실상 표준 역할 - 각 계층별 역할에 따라 역할이 나누..

나동빈의 이코테 강의를 듣고, 꿀팁적인 문법을 정리 기초적인 문법은 제외 리스트 한 줄 초기화 array = [i for i in range(10) if i % 2 == 1] 0부터 10까지의 수 중에서 홀수만 포함하는 리스트를 한 줄로 초기화 N x M 크기의 2차원 리스트를 한 번에 초기화 array = [0] * m for _ in range(n)] NxM 2차원 리스트를 모든 원소를 0 으로 초기화 시간을 단축해줄 수 있는 리스트 관련 메서드 - append() - sort() - reverse() - insert() - count() - remove() 튜플 자료형은 한 번 선언된 값을 변경할 수 없지만, 공간 효율적임 사전 자료형은 키와 값의 쌍을 데이터로 가지고, 변경 불가능한 자료형을 키로..

SSH secure Shell 원격지 컴퓨터를 안전하게 제어하기 위한 프로토콜보안상 안전 서로간의 암호화된 방식으로 데이터를 주고받음 강력한 보안 이점을 가짐 클라이언트, 서버로 구성됨 Xshell 원격지에 컴퓨터 접속가능 리눅스 명령어를 이용해서 제어 가능해짐 윈도우와 Mac, 리눅스 환경 리눅스, Mac과 같은 Unix는 기본적으로 SSH 설치되있는데, 윈도우는 아님 윈도우는 PuTTY, Xshell 을 설치해야함 리눅스 리눅스는 오픈 SSH를 설치해야함

Keywords 퍼셉트론 신경망 학습 활성 함수 신경망 1950년대 고양이 신경세포의 실험을 통해 얻어진 신경망 아이디어는 오늘날 다층신경망(MLP, multilayer perceptron)의 발전으로 매우 강력한 머신러닝 기술 중 한 가지 이제는 머신러닝에서 독립하여 딥러닝이라는 학문으로 발전하여 단순 계산만 잘 하던 컴퓨터를 사물인식, 분할기술, 자연어 처리 등은 컴퓨터가 잘 못하는 영역까지 사람보다 뛰어난 성과를 보이며 발전 신경망은 딥러닝의 발전은 핵심 알고리즘의 발전 Framework의 발전(Tensorflow, PyTorch 등) CUDA (Gpu library, 속도증가) ImageNet과 같은 벤치마크 Dataset 등의 발전 퍼셉트론 사람의 노가 100억개의 뉴런으로 구성된 것을 활용하여..

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분산(Variance) 데이터가 얼마나 퍼져있는지를 측정하는 방법 각 값들의 평균으로부터 차이의 제곱 평균 평균 먼저 계산 후 분산 계산 표준편차(Standard Deviation) 분산의 값에 sqrt를 씌운 값 표준편차가 작을수록 평균값에서 변량들의 거리가 가깝다. 분산은 수치가 너무 커서, 제곱근으로 적당하게 줄인 값이다. 공분산(Covariance) Covariance란, 1개의 변수 값이 변화할 때 다른 변수가 어떠한 연관성을 나타내며 변하는지를 측정하는 것입니다. 첫번째 그래프의 경우, y의 값이 높을때 x 의 값은 낮습니다. 이는 음의 (negative) 공분산 값을 갖는다 라고 표현합니다. 두번째 그래프에서는 양 변수의 높고 낮음에 대하여 관련성을 알 수 없습니다. 그러므로 이러한 형태는 ..

선형대수학 형 대수학은 머신러닝에서 실행되는 모든 것에 힘을 실어줍니다. 그것은 우리의 사진, 추천 시스템, 얼굴 인식의 예술적 렌더링에 사용됩니다. 선형대수의 지식은 기술을 갖추기 위해 필수적입니다. 선형대수학에는 행렬, 텐서, 행렬 인자화, 고유값 등 다양한 주제가 있습니다. 선형대수학에서 알아야 할 학습 목표 벡터와 행렬의 연산이 기하학적으로 어떤 의미인지 이해하고 벡터를 투영분해하며 이를 이용하여 직선의 방정식을 벡터 연산으로 나타낼 수 있다. 벡터의 선형독립과 벡터공간의 의미를 이해하고 벡터를 벡터공간에 투영시킬 수 있다. 기저벡터가 바뀌었을 때 이에 해당하게 좌표 변환을 할 수 있다. 고윳값 분해의 정의를 알고 행렬의 모양과 고윳값의 관계에 대한 성질을 암기한다. 특잇값 분해의 정의를 알고 차..

어떤 사건 B가 일어났을 때 사건 A가 발생할 확률 기호는 P(A|B)로 표기한다. 조건부확률에 있어서 사건A가 발생활 확률이 사건 B의 확률에 영향을 받는다. 베이지안 이론 확률을 지식 또는 믿음의 정도를 나타내는 양 으로 해석하는 확률론 확률 빈도 이론과 다른 해석이다. 두 확률 변수의 사전확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 정리 사전확률 P(A)와 우도확률 P(B|A)를 안다면 사후확률 P(A|B)를 알 수 있다. 공식은 아래 그림과 같다. 빈도 확률 vs 베이지안 확률 빈도확률 동전의 앞면이 나올 확률? 처럼 10번 던질 때 4번이 앞면이면 앞면이 나올 확률은 2/5이다. 베이지안 확률 세상에는 반복할 수 없는 사건이 무수히 많고, 빈도 확률의 개념을 그러한 사건에 적용을 할 수 없다. 따라..