오늘의 일은 오늘의 일로

드롭아웃은 딥러닝 모델이 훈련할 때 과적합을 방지하는 한 방법입니다. 과적합이란 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서, 새로운 데이터에 대해서는 예측 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 드롭아웃을 사용하면 모델이 더 강건해지고, 일반화 성능이 향상됩니다. 이해를 돕기 위해 몇 가지 중요한 포인트를 간단히 설명하겠습니다. 드롭아웃이란? 드롭아웃은 훈련 중에 신경망의 일부 뉴런을 무작위로 활성화하지 않게 함으로써, 모델이 특정 뉴런에 지나치게 의존하는 것을 방지하는 기술입니다. 이렇게 하면 모델이 더 다양한 데이터 패턴을 학습하게 됩니다. 드롭아웃 사용 시 주의점 훈련 시에만 사용: 드롭아웃은 모델을 훈련할 때만 사용해야 합니다. 테스트나 실제 상황에서는 모든 뉴런을 사용해야 합니다. 이는 훈련 시에만 모델..

선형 사상의 'ker’는 'kernel’의 줄임말로, 선형 사상에서 중요한 개념입니다. 고등학생 수준에서 이해하기 쉽게 설명하면 다음과 같습니다: Kernel (커널): 선형 사상 \( f: V \rightarrow W \)에 대해, 커널은 벡터 공간 \( V \)의 모든 원소 \( v \) 중에서 \( f(v) = 0 \) (즉, 선형 사상을 거쳐 0으로 매핑되는 원소들)의 집합을 의미합니다. 여기서 0은 벡터 공간 \( W \)의 영벡터입니다. 고유공간과 고유벡터의 관계: 고유벡터: 선형 변환 \( A \)에 대해, \( Av = \lambda v \)를 만족하는 벡터 \( v \)를 고유벡터라고 합니다. 여기서 \( \lambda \)는 고유값입니다. 고유공간: 특정 고유값 \( \lambda \)..

행렬 \( M \)을 이용하여 동차 연립방정식 \( Mv = 0 \)의 해를 구할 때, 자유 변수는 우리가 임의로 값을 할당할 수 있는 변수입니다. 주어진 행렬 \( M \)에서 3번째부터 6번째 열까지는 자유 변수에 해당합니다. 주어진 행렬 \( M \)의 각 행은 다음과 같은 방정식을 나타냅니다: 1. \( v_1 - 4v_3 - 26v_4 - 37v_5 + 13v_6 = 0 \) 2. \( v_2 - 2v_3 - 12v_4 - 16v_5 + 5v_6 = 0 \) 여기서 \( v_3, v_4, v_5, v_6 \)은 자유 변수입니다. 이제 \( v_3 = s, v_4 = t, v_5 = u, v_6 = w \)로 설정하겠습니다. 이러한 설정은 우리가 이 변수들에게 어떤 값이든 할당할 수 있다는 것을 ..

이 이미지에 나와 있는 식은 선형변환 \( L \)의 행렬 표현에 대한 것입니다. 이를 예시를 통해 설명하겠습니다. 먼저, 벡터 공간 \( V \)의 기저 \( B_V = \{v_1, v_2, ..., v_n\} \)와 벡터 공간 \( W \)의 기저 \( B_W = \{w_1, w_2, ..., w_m\} \)가 있다고 가정해봅시다. 선형변환 \( L \)은 공간 \( V \)에서 \( W \)로 벡터를 매핑합니다. 선형변환 \( L \)의 행렬 표현 \( [L]_{B_V}^{B_W} \)를 구하기 위해서는, \( V \)의 기저 벡터들을 \( L \)을 통해 \( W \)로 매핑하고, 결과 벡터를 \( W \)의 기저 \( B_W \)에 대한 좌표 벡터로 표현합니다. 예를 들어, \( V \)와 \(..

내적의 성질들에 대한 증명을 간단하게 요약하겠습니다. 여기서는 유클리드 벡터 공간의 내적을 기준으로 설명합니다. 이 내적은 보통 \( \langle u, v \rangle \)로 표기되며, 실수 벡터 공간에서는 \( u \)와 \( v \)의 각 성분의 곱의 합으로 정의됩니다. 1. 가환성 (Commutativity) 유클리드 공간에서 내적은 다음과 같이 정의됩니다: \[ \langle u, v \rangle = \sum_{i=1}^{n} u_i v_i \] 가환성을 증명하기 위해 \( v \)와 \( u \)의 내적을 살펴봅니다: \[ \langle v, u \rangle = \sum_{i=1}^{n} v_i u_i \] 스칼라 곱셈의 가환성에 의해 \( u_i v_i = v_i u_i \) 이므로, ..

'feature-creep기능 추가’는 제품에 계속해서 작은 기능을 추가하는 경향을 의미하며, 이는 종종 부정적인 결과를 초래합니다. 소비자들은 제품을 사용하기 전에 기능의 수를 기반으로 제품의 품질을 판단하지만, 사용 후에는 기능이 너무 많아 사용성 문제가 생긴다는 것을 깨닫습니다. 기업들은 상품 판매 초기에 판매를 극대화하기 위해 많은 기능을 갖춘 제품을 만들지만, 반복 판매, 고객 만족도 및 유지를 위해서는 사용 용이성을 기능보다 우선시해야 합니다. 더 많은 기능을 소유할수록 더 많은 유지보수가 필요합니다. 모든 기능은 버그 수정, 고객 지원, 기능을 유지하고 업데이트하는 데 필요한 리소스에 대한 약속입니다. 기능이 많아질수록 기업이 새로운 고객 및 시장 요구 사항에 빠르게 대응하는 능력이 저하됩니..

원문 기사 최근 IT에서는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전이 주목받고 있습니다. 특히, 이러한 변화 속에서 애플의 독특한 위치와 대응이 화제가 되고 있습니다. 애플의 현 위치와 LLMs에 대한 도전 애플은 그 동안 소비자 기술 시장에서 세련된 디자인, 사용자 친화적 인터페이스, 강력한 생태계를 바탕으로 독보적인 위치를 구축해왔습니다. 그러나 최근 LLM의 급속한 발전은 애플의 지배력에 첫 번째 심각한 도전으로 다가오고 있습니다. LLM의 한계와 기술적 도전 LLM은 다양한 기술적 도전에 직면해 있습니다. 데이터의 편향, 실제적인 이해의 부족, 개인 정보 보호 문제 등은 LLM의 발전을 저해하는 요소로 작용하고 있습니다. 이러한 한계에도 불구하고, OpenAI의..

나는 위 사진처럼 여러가지 편의성 프로그램을 사용하고 있어서 메뉴바에 아이콘이 많이 추가되어있는데 메뉴바에서 프로그램을 제어할 때 맥북 노치 때문에 거슬릴 때가 많다. 이런 문제를 해결하기 위해 잠시 노치를 비활성화 할 수 있는 무료 앱이 있다. No Say to Notch https://apps.apple.com/kr/app/say-no-to-notch/id1639306886?mt=12 나는 사진처럼 노치를 더블 클릭을 하면 노치가 비활성화 되도록 설정을 해놓았다. 항상 비활성화하면 화면을 다 쓰지 못하기 때문에 가끔 설정이 필요할 때만 사용하려고 이 옵션을 켰다.

단축어를 만들다보면 변수를 지정할 일이 많이 생긴다. 하지만 아직 단축어에서 지원하지 않는 기능이 있는데, 그것은 줄바꿈이나 다른 구분자로 구분된 리스트들의 각 항목들을 차례대로 변수 지정하는 일이다. 예를 들어, arr = [사과, 딸기, 배, 수박, 자몽, 멜론, 포도]라는 리스트가 있다고 할 때 일반적인 코딩에선 리스트의 첫 번째 항목, 두 번째 항목 등을 arr[0], arr[1]으로 해당 값을 가져올 수 있다. arr = ["사과", "딸기", "배", "수박", "자몽", "멜론", "포도"] # 리스트의 첫 번째와 두 번째 항목을 출력합니다. first_item = arr[0] # 첫 번째 항목: '사과' second_item = arr[1] # 두 번째 항목: '딸기' print("첫 번째..

https://www.icloud.com/shortcuts/15eda1852c9043f0b5ed2cf0c5f0aa59 매일 회사로 출근할 때 챙겨야 할 게 있는데 도착해서 보니 그걸 안챙겼다면? 미리 알림으로 체크리스트를 만들어서 사용해도 되지만 기존의 미리알림은, 물품의 미리알림을 체크하면 해당 미리알림이 사라져서 다시 만들어야하는데 그게 좀 귀찮다. 이런 상황을 대비하고, 기존 미리알림의 단점을 개선하여 단축어로 일회용 미리알림을 만들었다. 이 단축어는 체크리스트 미리알림을 만들어두면 그것에 기반해서 일회용 체크리스트를 띄워준다. ![[RPReplay_Final1704005005.mp4]] 이러면 미리알림을 다시 체크 해제할 필요도 없고, 템플릿으로 다시 생성하지 않아도 된다. 세팅법 미리알림에 체크..