# 코드 생성 (Python) ## 개요 Python은 동적 타이핑과 간결한 문법 덕분에 코드 생성 작업에 널리 사용되는 언어입니다. 코드 생성은 프로그램이 실행 중이거나 외부 데이터를 기반으로 새로운 코드를 자동으로 생성하는 기술로, 템플릿 엔진, 코드 자동화 도구, AI 기반 코드 어시스턴트 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 문서는 Python에서 ...
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"병렬 처리"에 대한 검색 결과 (총 14개)
# ResNet ## 개요 ResNet(Residual Network)는 2015년 Kaiming He 등이 발표한 딥러닝 아키텍처로, 깊은 신경망에서 발생하는 **Vanishing Gradient 문제**를 해결하기 위해 **잔차 학습(residual learning)** 프레임워크를 제안한 모델입니다. 이 모델은 ImageNet 대회(ILSVRC 20...
# JavaScript JavaScript는 웹 개발의 핵심 언어로, 동적 프로그래밍과 상호작용을 가능하게 하는 고급 스크립트 언어입니다. 1995년 넷스케이프(Netscape)의 브렌던 아이크(Brendan Eich)에 의해 개발되었으며, 현재는 ECMAScript 표준을 기반으로 웹 브라우저와 서버 측(Node.js) 모두에서 사용됩니다. --- ...
# 셀프-어텐션 ## 개요 셀프-어텐션(Self-Attention)은 인공지능 분야에서 시퀀스 데이터의 상호작용을 모델링하는 데 사용되는 핵심적인 기술입니다. 특히 **트랜스포머(Transformer)** 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌었습니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 모든...
# Qwen3 ## 개요 Qwen3는 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)에서 개발한 대형 언어 모델(Large Language Model)로, 알리바바 그룹의 초대규모 언어 모델 시리즈인 Qwen의 세 번째 주요 버전입니다. 이 모델은 자연어 처리, 코드 생성, 멀티모달 이해 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 기업 및 개인 사용자에게 ...
# ChaCha20 ## 개요 ChaCha20는 **대칭 암호화 알고리즘** 중 하나인 **스트림 암호**(Stream Cipher)로, 널리 사용되는 AES(Advanced Encryption Standard)의 대안으로 설계되었습니다. 2008년 수학자이자 암호학자인 **다니엘 J. 베르나이스**(Daniel J. Bernstein)에 의해 개발되었으...
# 자연어 처리 ## 개요 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어(예: 한국어, 영어 등)를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술 분야이다. 이 기술은 텍스트 분석, 문장 생성, 번역, 감정 분석 등 다양한 응용을 포함하며, 머신러닝(Machine Learning)과 깊은 연관성을 ...
# 망각 게이트 (Forget Gate) ## 개요/소개 망각 게이트는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 신경망(LSTM, Long Short-Term Memory)**의 핵심 구성 요소로, 시계열 데이터 처리에 있어 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 전통적인 순환 신경망(RNN)의 한계인 "긴급 의존성 문제"를 해결하기 위해 설계되었습니다. 망각 게...
# 장기 의존성 문제 ## 개요 장기 의존성 문제는 시계열 데이터나 순차적 정보를 처리하는 인공지능 모델이, 오랜 시간 간격을 두고 발생한 사건이나 특징을 효과적으로 인식하고 반영하는 데 어려움을 겪는 현상을 의미합니다. 이는 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 중요한 기술적 과제로 작용하며, 모델의 성능과 정확도에 직접적...
# GPU 메모리 ## 개요 GPU 메모리는 그래픽 처리 단위(GPU)가 실시간으로 이미지, 영상, 3D 모델 등을 렌더링하는 데 사용하는 전용 저장 장치입니다. 일반적인 시스템 RAM과 달리, GPU 메모리는 고속 데이터 전송을 위해 최적화된 구조를 가지고 있으며, 특히 병렬 처리와 대량의 그래픽 데이터 관리에 중점을 둡니다. 이 문서에서는 GP...
# 모바일 친화성 ## 개요/소개 모바일 친화성(Mobile Friendliness)은 웹사이트나 애플리케이션이 스마트폰, 태블릿 등 다양한 모바일 기기에서 최적의 사용자 경험을 제공하는 능력을 의미합니다. 2023년 기준 전 세계 인터넷 사용자의 약 **75%**가 모바일 기기를 통해 접속하고 있으며, 이에 따라 웹 개발자는 모바일 친화성을 필수적인 기...
# 페이지 속도 ## 개요 페이지 속도는 웹사이트가 사용자의 요청에 얼마나 빠르게 반응하는지를 나타내는 핵심 성능 지표입니다. 이는 사용자 경험(UX), 검색 엔진 최적화(SEO), 전환율 등 다양한 측면에서 중요한 영향을 미칩니다. 페이지 속도를 개선하기 위해서는 서버 응답 시간, 리소스 크기, 코드 효율성 등의 요소를 분석하고 최적화해야 합니다. -...
# 경사 하강법 ## 개요 경사 하강법(Gradient Descent)은 머신러닝에서 모델의 파라미터를 최적화하기 위한 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 **비용 함수(cost function)**의 기울기(gradient)를 계산하여, 매개변수를 반복적으로 조정해 최소값을 찾는 과정입니다. 경사 하강법은 신경망, 회귀 모델 등 다양한 학습 알고...
# 배치 크기 ## 개요 배치 크기(Batch Size)는 머신러닝 모델 훈련 중 **데이터 샘플을 한 번에 처리하는 수량**을 의미합니다. 이 값은 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘에서 매개변수 업데이트의 주기를 결정하며, 모델 학습 속도, 메모리 사용량, 수렴 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 배치 크기는 일반...