# 네트워크 상태 수집 네트워크 상태 수집(Network Status Collection)은 네트워크 인프라의 성, 가용성, 보안 상태 등을 지속적으로 모니터링하고 분석하기 위한 핵심 과정입니다. 이는 기업, 데이터 센터, 클라우드 환경 등 다양한 네트워크 환경에서 안정적인 서비스 제공을 보장하기 위해 필수적인 기술입니다. 본 문서에서는 네트워크 상태 수...
검색 결과
"마스킹"에 대한 검색 결과 (총 24개)
x87 FPU x87 FPU(Floating- Unit)는 x86 아처 기반의이크로프로서에서 부동수점 연산 수행하기 위해 설계 전용 하드웨어 계 장치이다. x86 프로서는 정수산만을 지원으며, 부동소점 연산은프트웨어 에뮬레이션을 통해 처리되었다. 그러나 성능 요구 높아짐에 따라 수학 연산 가속화하기 위한용 하드웨어인 x87 FPU가 개발되어86 시스템의 ...
# PSTATE PSTATE는 ARM 아키텍처에서 프로세서의 **현재 상태**(Processor State)를 제어하는 특수 목적 레지스터로, 주로 **AArch64**(64비트 실행 상태) 아키텍처에서 사용된다. 이 레지스터는 프로세서의 동작 모드, 인터럽트 허용 상태, 예외 레벨(EL), 정밀도 제어 등 다양한 실행 환경을 동적으로 제어하는 데 핵심적...
# 트랜스포머 아처 ## 개요 **트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머...
# BART ##요 **BART**(Bidirectional and Autogressive Transformer)는 자연어처리LP) 분야에서 널리되는 **사전 훈련된 언어 모델** 중 하나로, 2019년 페이스 AI 리서치(Facebook AI Research FAIR)에서 제안. BART는 기존의 BERT와 GPT의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 특...
# 사전 학습 **사전 학습**(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예: 텍스트 분류, 이미지 인식)에 대한 **전이 학습**(Transfer Le...
# BART ## 개요 **BART**(Bidirectional and-Regressive Transformer)는 자연어(NLP) 분야에서 텍스트 생성 및 이해 작업에 널리 사용되는 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 기반의 트랜스포머 아키텍처입니다. 2019년 페이북 AI(Facebook AI, 현재 Meta AI) 연구...
# 트랜스포머 ## 개요 **트랜스포머**(Transformer는 2017년 구과 유니버시티 오브 토론토 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서안된 딥러닝 기반의 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리...
# T5: Text-to-Text Transfer Transformer ## 개요 **T5**(Text-to-Text Transformer)는 구글(Google) 연구팀이 2019년에 발표한 자연어(NLP) 모델로, 다양한어 이해 및 생성을 **문자 그 하나의 통일된 프레임크**로 처리할 수 있도록계된 대규모 트랜스포머 기반 모델. T5는모든 자연어처리...
# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았...
VPN ## 개요 상 사설망(Virtual Network, 이하 **VPN**) 공용 네트크(주로 인넷)를 이용하여 개인 또는 조직의 사설 네트크에 안전 연결하는 기술입니다.은 사용자의 실제 주소를 숨기 암호화된널을 통해 데이터 전송함으로써 네트워크신의 **기성**, **무결**, **인증**을 보장합니다 이 기술은격 근무, 보 웹 서핑, 지역 제한 콘...
# 텍스트 요약## 개요 **텍스트 요약**( Summarization)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 주요 응용 기술 중 하나로, 주어진 텍스트의 핵심 내용을 보하면서 그 길이를 줄여 요약본 생성하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 대량의 텍스트 데이터 효율적으로 소화하고 이해하기 위해 텍스트 요약 기술은...
# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 **양방향 컨텍스트**(Bidirectional...
# Bidirectional Encoder Represent from Transformers ## 개요 **Bid Encoder Representations from Transformers**(BERT는 자연어 처리(NLP) 분야 혁신적인 성를 이룬 언어델로, 018년글(Google) 연구에 의해 개발. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들(예: GPT...
# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...
# 데이터셋 구축 ## 개요 데이터셋 구축(Data Set Construction)은 데이터 과학 프로젝트의 첫 번째이자 가장 중요한 단계 중 하나로, 분석, 모델링, 머신러닝 등의 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터를 체계적으로 수집, 정제, 통합하고 구조화하는 과정을 의미합니다. 고품질 데이터셋은 정확한 인사이트 도출과 신뢰할 수 있는 예측 모델 개...
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP 분야에서 널리 사용되는 하위 어휘(subword) 토큰화 기법 중 하나로, 특히 **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 기본 토큰화 방식...
# Masked Language Model ##요 **Masked Language Model**(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 **BERT**(Bidirec...
# 텍스트 생성 ##요 **텍스트 생성**(Text Generation)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심 기술 중 하나로, 기계가 인간과 유사한 방식으로 자연스러운 언어를 생성하는 능력을 의미합니다. 이 기술은 단순한 문장 조합을 넘어 문맥을 이해하고, 주제에 맞는 내용을 생성하며, 문체와 어조까지 조절할...
# RoBERTa ## 개요 RoBERTa(**Robustly Optimized BERTtraining Approach**)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 언어 모델로, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 개선하여 더 강력하고 효율적인 성능을 발휘하도록 설계된 ...