BRICKSTUDY

안녕하세요 Brickstudy입니다. 저희 Brickstudy는 IT 스터디 또는 프로젝트를 진행하는 사람들이 모여 서로의 지식을 공유하며 함께 성장하는 것을 목표로하는 모임입니다. 혼자 스터디 또는 사이드 프로젝트 진행에 동기부여가 없어 지친 분들이 Brickstudy 팀 내에서 함께 공유하며 진행하실 분들을 모집하고 있습니다. 자세한 설명은 아래 링크 확인 부탁드립니다. 상세 설명 : https://standing-fowl-de2.notion.site/BRICKSTUDY-9984ded0b1294fe09985b6282beb87c4 모집 링크 : https://forms.gle/8bN71VECWUxQ4sbP8 문의 메일 : brickstudymanager@gmail.com

📌 Intro안녕하세요. 브릭스터디 김민준입니다. 이번에 공유드릴 내용은 "파이썬 개발자의 러스트 체험기"라는 주제로 전달드릴 예정입니다.  저는 현재 실무에서 파이썬 백엔드 개발자 or 데이터 파이프라인 엔지니어(?)로 일하고 있고, 커리어 내내 파이썬만을 써왔습니다.이런 제가 왜 러스트를 공부하게 되었는지, 러스트를 약 1달정도 경험해보았을 때, 어떤 점을 경험했는지를 위주로 작성했습니다. 아직 러스트를 많이 써본 것은 아니기 때문에, 잘못 이해하고 작성된 부분이 있을 수 있습니다. 러스트에 대해 정확한 정보를 제공하는 글이 아니기 때문에 경험담 정도로만 봐주세요 :)  🗂️ Table of Contents1. Rust는 무엇인가?2. Rust는 안전하다? - 메모리 안정성3. Rust는 빠르다?..

0. 개요안녕하세요 브릭스터디 박찬영입니다. 이번에는 Attention과 transformer에 대한 개념 공부를 했는데, 이를 공유하도록 하겠습니다. 이제는 거의 필수적인 인공지능 개념이 되어버린 녀석들인데, 저는 이제야 공부를 해봅니다. 열심히 제가 이해한 내용을 바탕으로 작성해보도록 하겠습니다.  1. Attention1) The bottleneck problem지난 포스팅에서 살펴봤었던, Encoder, Decoder 구조를 보면, 모든 Encoder의 정보가 Decoder의 첫번째 스테이지에서 처리가 되는 것을 볼 수가 있습니다. 여기서 bottleneck 문제가 발생하는 것이고, 이러한 경우에 input sequence가 길면, 문제가 발생할 수 있습니다.  그래서 문제를 해결하기 위한 간단한..

0. 개요안녕하십니까 브릭스터디 박찬영입니다. 이번 포스팅에서는 이제는 인공지능 기본 개념이 된 Attention, Transformer에 대한 공부를 하기 전에 필요한 RNN, Sequence-to-Sequence에 대해서 알아보려고 합니다. 한참 인공지능 공부할 때에도 잘 안 보고 넘어갔던 내용들이었는데, 이제는 그 영향력이 너무 커진 것 같아서 최근 듣고 있는 강의를 통해서 공부를 해봤습니다. 그래서 제가 이해한 내용을 바탕으로 공유하려고 합니다.  참고 강의 링크 : https://cs182sp21.github.io/ CS 182: Deep LearningHead uGSI Brandon Trabucco btrabucco@berkeley.edu Office Hours: Th 10:00am-12:00..

보호되어 있는 글입니다.

0. 개요안녕하십니까, 브릭스터디 박찬영입니다. 최근 인공지능 관련 기초 개념들을 다시 복습하고 있는데요. 공유하기 좋은 내용이라고 생각해서 이번 포스팅을 작성합니다. 전체적인 복습은 https://cs182sp21.github.io/ (UC Berkeley CS W182)를 보면서 진행하고 있습니다. 전반적인 인공지능 필수 개념을 다루고 있어서 좋은 강의라고 생각합니다.  그래서 이번 포스팅에서 다룰 내용은 Optimization을 다루려고 합니다. 지난 인공지능 기초 포스팅에서 2024.10.11 - [AI] - Supervised Learning 기초 지도학습을 다루면서 gradient descent 방법까지 살펴봤었는데, 이번에는 Opimization 측면에서 살펴보도록 하겠습니다.  1. Gra..

보호되어 있는 글입니다.

0. 개요안녕하세요. 브릭스터디 박찬영입니다. 이번 포스팅은 요새는 모르는 사람이 없는 Machine Learning, Deep Learning의 학습 Method인 supervised learning에 대해서 이야기를 해보려고 합니다. 많이 배운 내용들이지만, 자주 잊어버리는 내용들이라고 생각해서 공유하면서 남기려고 합니다.  1. SettingSupervised Learning (지도학습)이라고 하는 학습 메커니즘은 현대 AI에서 가장 많이 사용되는 방법이 아닐까 싶습니다. 우리가 어떤 image로부터 해당 이미지의 object 카테고리를 예측하는 모델을 만든다고 했을 때, 모델이 잘 예측할 수 있도록 "연습"을 시키는 행위라고 볼 수 있습니다.(문제 - 정답)으로 구성된 데이터를 모델이 보면서 연습..

안녕하세요, 데이터브릭스의 김바롬입니다.제가 이번에 다룰 주제는 DDP이며 이번에는 DDP가 무엇인지 그리고 왜 도입을 했는지를 이야기하고, 이후에는 DDP를 구축하는 과정을 다루려고 합니다.Index 1. Intro 2. Data Discorvery Platform 3. 플랫폼 비교 4. DataHub 5. 결론 6. 향후 계획 1.Intro DDP에 대해 다루기 전에 몇 가지 용어를 정리하고 시작하려고 합니다. - MetaData : 데이터를 설명하는 데이터, 데이터의 속성, 구조, 생성 시기 등과 같은 정보 - Data Governance : 데이터의 품질, 보안, 일관성, 규정 준수 등을 보장하기 위한 정책 - Data Lineage : 데이터의 생성, 변환, 이동된 전체 경로를 추적하는 과정 제..

보호되어 있는 글입니다.