본문 바로가기
  • 컴공생의 공부 일기
  • 공부보단 일기에 가까운 것 같은
  • 블로그

전체 글1045

📊 뀨업 : 2차 릴리즈 준비 - 밤샘끝내기 (실패) 다들 바빠서 다른 거 하느라 시간 내기/맞추기 힘들어서해커톤식으로 하루 밤새서 2차 릴리즈 끝내기로 결정!📊 TODO다음주 TODO ✅정은체프론트단 쿠키 생성 / 리프레시 로직 다시 만들기랭킹 수식 구현 순위 api 연결 ( 동시성 문제 처리 히언VPC 돈나가는 이유 알아내기랭킹 db 만들기다이너모 db 구축소은랭킹 수식 구현 순위 api 만들기끝내!!!!!📊 refresh : front cookie백엔드 쿠키 사용 잘 안 됨서드파티 쿠키를 쓰는 추세래 프론트에서 생성해야 한다는 말..✅ 목표 흐름1. 사용자가 버튼을 누른다.2. 쿠키에 handle이 없다면 → 사용자에게 입력 받기 → loginApi로 유효성 검증3. 성공하면 handle을 쿠키에 저장4. 다음에 리프레시 버튼을 누르면 쿠키에서 h.. 2025. 3. 29.
🪼 강화 학습-마르코프 결정 과정 : 딥러닝 파이토치 교과서 딥러닝 파이토치 교과서 - 서지영 12장. 강화 학습🪼강화 학습이란머신러닝 / 딥러닝의 한 종류어떤 환경에서 어떤 행동을 했을 때 그것이 잘 된 행동인지 아닌지 판단하고 보상/벌칙을 주는 과정을 반복하여 스스로 학습하게 하는 분야 환경 environment에이전트 agent => 환경과 상호 작용하는 에이전트를 학습시키는 것  상태 state (다양한 상황) 에서 행동 action을 취하며 그에 대한 응답으로 보상 reward를 받으며 학습상태 State : 에이전트가 관찰 가능한 상태의 집합 시간 T에서 에이전트의 상태 s행동 Action: 에이전트가 상태 S에서 가능한 행동시간 T에서 특정 행동 a 🪼마르코프 결정 과정강화 학습의 문제들은 마르코프 결정 과정으로 표현됨마르코프 결정 과정은 모두 마.. 2025. 3. 28.
🅰️ Generative AI workshop - AWS Cloud Club in South Korea 🅰️ 신청희워니가 ACC 해가지거따라옴  Generative AI workshop - AWS Cloud Club in South Korea, 2025년 3월 28일 (금) 오후 6:30 | Meetup**이번 워크샵은 ‘Amazon Bedrock Agent 를 이용하여 Application 구축하기’ 를 주제로 진행됩니다!** ■ **소개** 이번 이벤트에서는 AWS 의 서비스인 Amazon Bedrock 에이전트를 사용하여 Application 구축하는www.meetup.com세부 정보이번 워크샵은 ‘Amazon Bedrock Agent 를 이용하여 Application 구축하기’ 를 주제로 진행됩니다! ■ 소개이번 이벤트에서는 AWS 의 서비스인 Amazon Bedrock 에이전트를 사용하여 App.. 2025. 3. 28.
멀티 모달 기초 [Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy] 논문 리딩 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 3. 28.
🪼 강화 학습 - MDP를 위한 벨만 방정식 : 딥러닝 파이토치 교과서 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 3. 28.
✳️[ Playing Atari with Deep Reinforcement Learning ] 논문 리뷰 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 3. 28.
🏞️GPT 4o Image Generation~ UCPC 회장 오빠 인스타 스토리에 지피티 느낌 나는 만화가 올라왔는데한글이 너무 잘 나왔길래뭐지????  🤩chatGPT4🤩 - 이독 로고 만들어보기달리3(DALL·E) OpenAI에서 개발한 생성형 이미지 생성형 인공지능 챗GPT를 통해 달리에 요청사항을 바로 전송할 수 있음챗 지피티 4의 개선점 중 하나는" 더욱 정교한 언어 이해와 처리 능력"이전junggoldchae-coding.tistory.com이때 진짜 아 영어도 안 되고안되겠다 싶었던 기억이 있는데 다른 모델을 사용했나?우리 연구 생성 모델로 쓸 좋은 모델일까?지피티였네 https://openai.com/index/introducing-4o-image-generation/어제의 따끈한 업데이트다? 멀닫라는 뭐지플러스 요금제가 아닌가?신.. 2025. 3. 26.
정보통신공학 문제 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 3. 26.
✖️ 확률과 통계학 : CHAP 3. 확률분포 // 확률변수와 확률분포, 이산확률분포, 연속확률분포 CHAP 3. 확률분포  ✖️ 확률변수와 확률분포 ✅ 확률변수 (Random Variable)• 의미:통계적 시행(예: 동전 던지기, 주사위 던지기 등)의 결과를 수치화한 변수→ 이산값, 연속값, 범주형 값 모두 가능 • 왜 “변수”인가?시행 결과는 무작위(랜덤)로 변하므로 “확률변수”라고 부름 • 예시동전을 3번 던지는 시행의 표본공간:{HHH, HHT, HTH, THH, HTT, THT, TTH, TTT}→ 이 중 H의 개수를 변수 X로 설정:  X ∈ {0, 1, 2, 3} • 분류유형설명예시이산 확률변수셀 수 있는 값주사위 눈, 불량품 수연속 확률변수실수 범위의 값키, 몸무게, 시간범주형 확률변수명목적 구분선호 색상, 혈액형✅ 확률분포 (Probability Distribution)• 의미:확률변.. 2025. 3. 26.
✖️ 확률과 통계학 : CHAP 2. 확률 // 베이즈 정리 CHAP 2. 확률 ✖️ 베이즈 정리 🔸 베이즈 정리(Bayes Rule) 공식📌 예제 1: 호흡기 질환의 원인이 대기오염일 확률 ( 2개 분할) 🔹 문제 조건 🔹 베이즈 정리 적용 ✅ 정답: 약 92.3%호흡기 질환자가 있을 때 그 원인이 대기오염일 확률은 약 92.3%📌 예제 2: 사고를 내지 않은 사람이 사고 위험률이 높음일 확률 ( 3개 분할) 🔹 문제 조건 🔹 베이즈 정리 적용✅ 정답: 약 25.5%→ 사고를 내지 않은 사람이 위험률 ‘높음’일 확률은 약 25.5%📌 예제 3: 양성 예측도 문제 ⭐️자가검사키트에서 어떤 지표가 더 중요?양성 예측도(PPV)왜?일반 사용자에게 중요한 건 “양성 진단 = 진짜 감염?” 여부이기 때문 🔹 문제 조건 🔹 양성 예측도 (PPV: Posi.. 2025. 3. 26.

티스토리툴바