REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient) 개요 REINFORCE는 강화학습의 정책 경사(Policy Gradient) 방법론 중 가장 기본적인 알고리즘으로, 가치 함수(Value Function)를 추정하지 않고 정책 파라미터를 직접 최적화하여 기대 보상을 최대화하는 몬테카를로(Monte Carlo) 방식의 알고리즘이다. 강화…
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Visual Basic for Applications (VBA) 1. 개요 Visual Basic for Applications (VBA)는 마이크로소프트 오피스(Microsoft Office) 애플리케이션 내에 내장된 이벤트 기반의 프로그래밍 언어로, 사용자가 반복적인 작업을 자동화하고 애플리케이션의 기능을 확장할 수 있도록 설계된 매크로 언어입니다. V…
Transformer-XL 1. 개요 Transformer-XL(Extra Long Transformer)은 기존 Transformer 모델의 고정된 컨텍스트 길이 제한을 극복하기 위해 제안된 대규모 언어 모델 아키텍처로, 세그먼트 수준의 재귀 메커니즘을 통해 매우 긴 의존성(Long-term dependency)을 학습할 수 있도록 설계된 모델이다. 기존…
Salesforce 개요 Salesforce는 세계적으로 가장리 사용되는 클라우드반 고객 관계 관리(CRM, Customer Relationship Management) 소프트웨어 하나로, 기업이 고객과의 상호작을 효과적으로 관하고 영업, 마케팅, 고객 서비스 등을 통합적으로 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 1999년 마크 베니오프(Marc Beni…
Forwarding Information Base (FIB) 정의 및 개요 Forwarding Information Base (FIB)는 네트워크 라우터나 스위치가 수신한 패킷을 목적지로 전송(Forwarding)하기 위해 참조하는 실제 포워딩 테이블입니다. FIB는 라우팅 프로토콜을 통해 학습된 경로 정보 중 최적의 경로만을 추출하여 데이터 평면(Data…
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google AI Language 팀에서 개발한 언어 이해를 위한 양방향 사전 학습 모델입니다. 기존의 언어 모델들이 텍스트를 왼쪽에…
Learning Experience Platform (LXP) 개요 Learning Experience Platform(LXP)은 학습자의 개인화된 학습 경험을 제공하기 위해 설계된 디지털 학습 플랫폼입니다. 기존의 전통적인 학습 관리 시스템(LMS)이 조직의 교육 요구사항을 관리하고 이수율을 추적하는 데 중점을 둔다면, LXP는 학습자 중심(Learner…
파괴적 망각 (Catastrophic Forgetting) 파괴적 망각은 연속 학습(Continual Learning) 환경에서 인공지능 모델이 새로운 작업을 학습하는 과정에서 기존 작업의 성능이 급격히 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 인간 학습자가 새로운 지식을 습득하더라도 기존 지식을 완전히 잊지 않는 능력과 대비되는 머신러닝의 근본적인 한계 중 하나…
ast.NodeTransformer ast.NodeTransformer는 Python의 표준 라이브러리 ast(Abstract Syntax Tree, 추상 구문 트리) 모듈에 포함된 클래스로, 파이썬 코드를 파싱한 후 그 구조를 분석하고 수정하거나 변환하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 이 클래스는 코드 변환(code transformation), 정적 …
Random Forest 개요 Random Forest(랜덤 포레스트)는 머러닝 분야에서 널리되는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나로, 여러 개의 결정트리(Decision Tree)를 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측 성능을 제공하는 알고리즘입니다. 이 방법은 과적합(Overfitting)에 강하고, 다양한 유형의 데이터에 잘…
Hugging Face Transformers 개요 Hugging Face Transformers는 자연어처리(NLP)야에서 가장 널 사용되는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 중 하나로, 다양한 사전련된 언어 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 라이브러리는 주로 PyTorch, TensorFlow, 그리고 JAX 프레임워크와 호환되며, 전이학습…
Forecasting: Principles and Practice 개요 Forecasting: Principles and(이하 F)는 예측 분석의 기에서 고급 기법까지를 체계적으로 다루는 대적인 데이터과학 서적 중 하나로, 특히 시계열 예측(Time Series Forecasting) 분야에서 널리 활용되는 오픈 액세스(Open Access) 교재입니다. …
Design for Environment Design for Environment(DfE)는 제품, 서비스, 시스템의 전 생 주기 동안 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위해 설계 단계에서 환경적 요소를 통합적으로 고려하는 접근 방식이다. 이 개념은 지속가능 설계(Sustainable Design)의 핵심 원칙 중 하나로, 자원율성, 에너지 절약, 폐기물 감…
Design for Recycling Design for Recycling(Df)은 제품 설 단계에서부터 재용 가능성을 최대화하기 위해려하는 접근 방식입니다 이는 지속 가능한 설계(Sustainable Design)의 핵심 원칙 중 하나로, 제품의 수명 주기 끝에서 발생하는 폐기물의 양 줄이고, 자원환을 촉진 데 기여합니다. 산업 전반에서 환경 규가 강화되…
Bias Benchmark for QA 개 Bias Benchmark for QA질문-응답 시스의 편향 평가 벤치마크)는 인공지능 기반 질문-응답(Question Answering, QA 모델에서 발생 수 있는 사회적,화적, 성, 인종적 편향을 체계적으로 평가하기 위해 설계된 벤치마크 데이터셋 및 평가 프레임워크입니다. 최근 대규모 언어 모델(Large L…
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)과 달리 양방향 문…
Vision Transformer 개요 Vision Transformer(ViT)는 전통적으로 이미지 인 작업에서 지배적인 위치를 차지해온합성곱 신망(CNN)과는 다른 접근 방식을 제시한 획기적인 인공지능 모델이다. 2020년 Research 팀이 발표한 논문 "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image…
FORTRAN 7 개요 FORTRAN 7은 FORTRAN(mula slation의 약자) 계열의 프로그래밍어 중 하나로, 1978년에 공식적으로 미국국립표준협회(American National Standards, ANSI)에 의해 표준화된 버전. 공식 명칭은 ANSI X3.9-197이며, 일반적으로 FORTRAN 77이라고 불린다. 이 언어는 1966년에 …
Global Vectors for Word RepresentationGlobal Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypothesis)에 …
FORTRAN 요 FORTRAN(FORmula TRANslation의 약자)은 과학 및 공학 계산을 위해 개발된 최초의 고급 프로그래밍 언어 중 하나로,1950년대 초 IBM에서 개발되었다.TRAN은 수치석, 물리 시레이션, 기 모델링, 유체 역학 등 계산 집약적인 분야에서 널리 사용되어 왔으며, 현재까지도 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 중요한 위치를 차…