# XGBoost ## 개요 **XGBoost**(Extreme Gradient Boosting)는 효율적이고 확장 가능한 그래디언트 부스팅 라이브러리로, Tianqi Chen과 공동 연구진에 의해 2014년 공개되었습니다. 데이터 과학 경진대회(Kaggle 등)와 산업 현장 모두에서 높은 예측 성능과 학습 속도로 널리 사용되고 있으며, 현재까지 머신러닝...
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"메모리 사용량"에 대한 검색 결과 (총 84개)
# Adapter 모듈 ## 개요 **Adapter 모듈**(Adapter Module)은 사전 학습된 대규모 인공지능 모델(Transformer, Vision Transformer 등)에 경량의 trainable 레이어를 삽입하여 **파라미터 효율적 미세 조정(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)**을 가능하게 하는 구조...
# YUM ## 개요 YUM(Yellowdog Updater, Modified)은 RPM 기반 리눅스 배포판에서 소프트웨어 패키지를 관리하기 위해 개발된 명령줄 패키지 관리자입니다. 초기에는 Yellow Dog Linux 운영체제용으로 개발되었으나, Red Hat Enterprise Linux(RHEL), CentOS, Fedora 등 주요 서버 및 엔터...
# ELECTRA ## 개요 **ELECTRA**(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately)는 2020년 구글 리서치(Google Research) 팀이 제안한 자연어 처리(NLP) 기반 사전 학습(pre-training) 방법론입니다. 기존 BERT 모델에...
# NLTK (Natural Language Toolkit) ## 개요 NLTK(Natural Language Toolkit)는 파이썬(Python) 기반의 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 오픈소스 라이브러리입니다. 2001년 미국 펜실베이니아 대학교에서 개발되어 공개되었으며, 인간 언어 데이터를 분석·처리하기 위...
# 인터프리터 ## 개요 **인터프리터**(Interpreter)는 소스 코드를 기계어로 변환하여 바로 실행하는 컴퓨터 프로그램이다. 컴파일러와 달리 전체 프로그램을 미리 기계어로 변환하지 않고, 한 줄씩 또는 명령 단위로 소스 코드를 읽고 해석한 뒤 즉시 실행하는 방식을 사용한다. 이 방식은 개발 과정에서의 디버깅과 테스트를 용이하게 하며, 플랫폼 독...
# 인공지능 성능 측정 인공지능(AI)의 성능 측정은 AI 시스템이 주어진 과제를 얼마나 효과적이고 정확하게 수행하는지를 평가하는 과정입니다. AI 기술이 급속도로 발전함에 따라, 단순한 정확도 이상의 다양한 지표를 활용하여 모델의 신뢰성, 효율성, 공정성 등을 종합적으로 평가하는 것이 중요해졌습니다. 이 문서는 인공지능 성능 측정의 주요 개념, 평가 지...
# Alert Rules ## 개요 **Alert Rules**(경고 규칙)은 시스템 운영 환경에서 시스템의 상태, 성능, 보안, 가용성 등에 이상이 발생했을 때 이를 사전에 감지하고 사용자 또는 운영 팀에게 알리는 기능을 정의하는 규칙 집합입니다. Alert Rules는 모니터링 시스템의 핵심 구성 요소로, 시스템 장애, 성능 저하, 보안 위협 등을 ...
# 64비트 모드 ## 개요 **64비트 모드**(64-bit mode)는 컴퓨터의 중앙처리장치(CPU)가 64비트 데이터를 처리하고, 64비트 가상 주소 공간을 사용할 수 있도록 설계된 실행 모드를 의미합니다. 이 모드는 현대의 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템에서 표준으로 사용되며, 이전의 32비트 모드에 비해 훨씬 더 큰 메모리 주소 공간과 향상된 성...
# 격자 지도 ## 개요 **격자 지도**(Grid Map)는 로보틱스 분야에서 로봇이 주변 환경을 인식하고 탐색하기 위해 사용하는 대표적인 **지도 표현 방식** 중 하나입니다. 이 방식은 물리적인 공간을 정사각형 또는 정육면체 형태의 격자(셀)로 나누어 각 셀에 환경 정보를 저장함으로써, 로봇이 위치 추정, 경로 계획, 장애물 회피 등의 작업을 수행...
# 디멘셔널리티 문제 ## 개요 **디멘셔널리티 문제**(Dimensionality Problem), 또는 **차원의 저주**(Curse of Dimensionality)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 고차원 데이터를 다룰 때 발생하는 일련의 이슈를 의미합니다. 데이터의 차원(특징 수)이 증가함에 따라 데이터 공간의 기하학적 성질이 급격히 변화하며...
# Counter with CBC-MAC **Counter with CBC-MAC**(CCM)은 암호화와 인증을 동시에 제공하는 **연합 암호화 모드**(Authenticated Encryption Mode) 중 하나로, 데이터의 기밀성, 무결성, 그리고 진위성을 보장하는 데 사용됩니다. CCM은 블록 암호를 기반으로 하며, 특히 제한된 자원을 가진 환경...
# Virtual DOM ## 개요 **Virtual DOM**(가상 DOM)은 웹 개발에서 사용자 인터페이스(UI)를 효율적으로 업데이트하기 위한 프로그래밍 개념입니다. 이는 실제 브라우저의 **DOM**(Document Object Model)을 메모리 상에 가상으로 복제하여, 변경 사항을 먼저 가상 구조에서 계산한 후 최소한의 실제 DOM 조작만 ...
# Ruby **루비(Ruby)**는 1995년 일본의 프로그래머 마츠모토 유키히로(Yukihiro Matsumoto, 별칭 'Matz')가 개발한 동적 타이핑(Dynamic Typing) 방식의 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 루비는 "프로그래머의 즐거움"과 "인간 중심적인 설계"를 최우선 가치로 삼으며, 코드가 마치 영어 문장처럼 읽히도록 직관적이고...
# 네트워크 장비 ## 개요 네트워크 장비(또는 네트워크 장비)는 컴퓨터 네트워크를 구성·운영·보호하기 위해 사용되는 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 말한다. LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), 데이터센터, 클라우드 환경 등 다양한 규모와 목적에 따라 다양한 종류의 장비가 배치된다. 본 문서는 주요 네트...
# 호이스팅 (Hoisting) ## 개요 호이스팅(Hoisting)은 **자바스크립트 실행 컨텍스트(Execution Context)** 가 생성될 때, 변수·함수 선언이 해당 컨텍스트의 최상단으로 끌어올려지는 동작을 의미한다. 이 과정은 코드가 실제로 실행되기 전에 이루어지며, 개발자가 변수와 함수를 선언한 위치와는 무관하게 **선언 자체가 먼저 처리...
# LightGBM LightGBM은 마이크로소프트에서 개발한 고성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋에서도 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 하는 머신러닝 알고리즘입니다. 특히 분류, 회귀, 순위 예측 등 다양한 머신러닝 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost 등과 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gra...
# 데이터베이스 쿼리 캐시 ## 개요 **데이터베이스 쿼리 캐시**(Query Cache)는 동일한 SQL 쿼리가 반복적으로 실행될 때, 이전 실행 결과를 메모리에 저장하여 다음 실행 시 빠르게 응답할 수 있도록 하는 최적화 기법이다. 쿼리 캐시는 데이터베이스 서버의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 읽기 중심(read-heavy) 워크로드에서 효...
# BERT-Base BERT-Base는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 가져온 **Bidirectional Encoder Representations from Transformers**(BERT) 모델의 기본 버전 중 하나로, 구글 연구팀에 의해 2018년에 발표되었습니다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델과 달리 문장 내 모든 단어를 ...
# EfficientNet-B0 ## 개요 **EfficientNet-B0**은 구글 리서치(Google Research)에서 2019년에 제안한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 아키텍처로, 깊이, 너비, 해상도의 세 가지 축을 동시에 조정하여 모델의 확장성과 효율성을 극대화한 **EfficientNet**...