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윈도우, 리눅스, OS, 컴퓨터, 운영체제 운영체제(OS)는 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어의 자원을 관리하고, 유저와 운영체제 및 유저와 컴퓨터 하드웨어 간의 상호 작용을 담당하는 핵심 소프트웨어입니다. 컴퓨터가 제대로 작동하려면 운영체제가 필수적이며, 사용자가 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 쉽게 조작할 수 있도록 인터페이스를 제공합니다. 운영체제는 크게 시스템 자원 관리, 프로세스 관리, 파일 시스템 관리, 메모리 관리, 보안 관리, 네트워킹 등 다양한 기능으로 구성되어 있습니다. 시스템 자원 관리는 하드웨어 자원(주로 CPU, RAM, 디스크, 네트워크, 프린터 등)의 할당을 관리하고, 여러 프로그램이 효율적으로 작동할 수 있도록 조정합니다. 프로세스 관리는 운영체제가 실행하는 모든 프로그램(프로세스)의 생성, 종료, 일시 중단, 재개 등을 관..
취업 잘되는 학과, 전공, 컴공, 통계, 데싸, 데이터 관련 직업 데이터와 관련된 전공에는 여러 가지가 있습니다. 대표적으로 데이터 과학(Data Science), 컴퓨터 공학(Computer Science), 통계학(Statistics), 경영 정보 시스템(Management Information Systems), 정보 분석(Information Analysis) 등이 있습니다. 데이터 과학(Data Science) 전공은 데이터 수집, 처리, 분석, 시각화를 통해 최적의 의사결정을 내리는 과학입니다. 이는 컴퓨터 공학, 수학, 통계학, 경영학 등 다양한 분야에서 배우고 활용할 수 있는 지식과 기술이 필요합니다. 컴퓨터 공학(Computer Science) 전공은 컴퓨터 시스템과 소프트웨어를 개발하는데 필요한 이론과 기술을 다룹니다. 데이터 처리 및 분석을 위해 프로..
자바, 자바스크립트, 파이썬, C/C++ 개념 설명 C/C++는 컴퓨터 과학 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. C는 1972년 켄 톰슨과 데니스 리치가 벨 연구소에서 개발한 언어로, 이전에는 어셈블리어를 사용해 시스템 소프트웨어를 개발해왔습니다. C는 어셈블리보다 높은 수준의 추상화를 제공하며, 코드 이식성이 우수하고 메모리와 성능 관리가 더욱 쉬워졌습니다. C++은 1983년 비야네 스트롭스트룹이 C언어 기반으로 개발한 객체 지향 프로그래밍 언어로, C 언어의 기존 문법과 기능을 유지하면서 클래스, 상속, 다형성 등의 객체 지향 개념을 추가했습니다. C++은 C언어의 기본 특징을 계승하기 위해서 그 언어 표준은 C++11, C++14, C++17, C++20 등으로 업그레이드되면서 현재도 많은 사용자와 개발자들에게 사랑받고 있습니..
파이썬, 판다스, 넘파이, matplotlib, seaborn에 대한 개념 설명 Seaborn은 파이썬의 시각화 라이브러리 중 하나로, Matplotlib을 기반으로 구축되었습니다. Seaborn을 사용하면 보다 쉽게 그래프를 그릴 수 있으며, 더욱 세련된 디자인과 색상 조합을 사용할 수 있습니다. Seaborn의 주요 기능 중 하나는 선형 모델, 로지스틱 회귀, 회귀 분석 등을 포함한 다양한 통계 모델의 그래프를 그리는 것입니다. 또한 다양한 시각화 스타일의 그래프를 제공하여, 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. Seaborn은 또한 다양한 데이터 셋을 기본으로 제공하고 있습니다. 이러한 데이터셋들은 독립적으로 다룰 수 있으며, 분석 목적에 맞게 다양한 처리를 할 수 있습니다. 예를 들면, 타이타닉호의 생존률과 관련된 데이터 셋을 사용하여 타이타닉호에서의 남성과 여성 생존..
플라스크, 장고, WAS, 백엔드, 어플리케이션 서버, 파이썬 등 개념 정리 파이썬(Python)은 1989년 네덜란드 출신의 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 개발한 고급 프로그래밍 언어입니다. 상용 및 비상업적 목적으로 사용될 수 있으며, 대부분의 운영 체제에서 지원됩니다. 파이썬은 코드의 가독성과 간결성을 높이기 위해 고안된 언어로, 다른 언어와 비교했을 때 적은 코드로도 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 파이썬은 인터프리터 언어로써, 컴파일러 언어보다 빠르게 프로그래밍할 수 있습니다. 파이썬은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 대표적으로 데이터 분석, 인공지능, 웹 개발, 게임 개발 등이 그 예입니다. 또한, 가볍고 간단한 프로그램부터 대규모 프로그램까지 모두 개발 가능하며, 다른 언어와의 호환성도 높기 때문에 다른 프로그래밍 언어와의 연동도 쉽게..
미분, 통계, 선형대수, 인공지능과 수학의 관계 인공지능과 수학은 매우 밀접한 관계가 있습니다. 인공지능은 기본적으로 수학적 원리와 알고리즘을 기반으로 하여 작동합니다. 이러한 이유로 수학적 지식이 인공지능 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 먼저, 인공지능에서 가장 중요한 개념 중 하나는 기계 학습입니다. 기계 학습은 인공지능 시스템을 자동으로 학습시키기 위한 방법입니다. 이를 위해 수학적인 원리를 사용합니다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 최적화 기법, 선형대수학, 확률론 등의 수학적 요소를 이용합니다. 이러한 수학적인 원리를 통해 인공지능 시스템은 입력 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 출력 값을 예측하거나 판단합니다. 또한, 인공지능 분야에서는 통계학적인 개념도 매우 중요합니다. 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 모델링 등에서 통계학은 필수..
Pytorch, Tensorflow, Keras, 인공지능 프레임 워크 차이점 및 비교 인공지능(artificial intelligence, AI)은 인간 지능이 가지는 학습, 추론, 의사결정 등의 능력을 갖춘 컴퓨터 기술을 말합니다. 즉, 인간이 수행하는 정신적인 작업들을 컴퓨터로 구현하여 컴퓨터가 스스로 학습하고 추론하며 문제를 해결하는 능력을 갖게 하는 것입니다. 인공지능의 핵심 기술은 기계학습(machine learning)입니다. 기계학습은 대량의 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행합니다. 이를 위해 다양한 알고리즘과 기술이 개발되어 있으며, 이를 바탕으로 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 분야에서 AI 기술이 활용됩니다. 또한, 인공지능에는 강화학습(reinforcement learning)이라는 기술도 있습니다. 강화학습..
피드포워드 네트워크, 오차역전파, 기울기 소실 문제, 뉴럴 네트워크 등 인공지능 관련 개념 정리 인간의 두뇌와 유사한 동작원리를 가진 컴퓨터 학습 기술인 Neural Network(뉴럴 네트워크)는 딥 러닝의 핵심 기술로, 인공지능 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. Neural Network은 인간의 두뇌 구조와 유사하게 수많은 뉴런과 시냅스로 구성되어 있습니다. 이 네트워크는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있으며, 입력층에서 입력되는 데이터는 은닉층을 거쳐 출력층으로 전달되어 처리됩니다. 뉴럴 네트워크는 학습을 통해 데이터의 패턴, 구조, 특성 등을 스스로 학습하여 추론 능력을 강화합니다. 이를 위해 일반적으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 방법을 채택합니다. 뉴럴 네트워크는 숫자, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 예를 들어, 준비된 데이터셋을..
감성분석, 기계번역, 문서요약 등 텍스트 분석 개념 정리 텍스트 분석은 대규모의 텍스트 데이터를 수집하여 분석하는 기술입니다. 대표적으로 자연어처리(NLP)와 기계학습(Machine Learning) 기술을 활용하여 감성분석, 주제분석, 클러스터링, 개체명인식, 문서분류, 기계번역 등 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 자연어처리는 인간이 사용하는 언어를 기계적으로 분석해 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있게 변환하는 분야로, 언어 모델링, 단어 임베딩, 문장 분류, 문장 생성 등의 기술이 있습니다. 감성분석은 문서나 문장 등의 텍스트에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 구분하고 평가하는 분석 방법으로서, 기계학습과 더불어 인간의 감정 면에서 중요한 분석 방법 중 하나입니다. 기계학습은 데이터에서 패턴을 찾아 학습하는 인공지능 기술로서, 클러스터링, 주성분분..
자연어처리, 임베딩, 원핫벡터, 워드투벡터 개념 정리 One-hot vector와 Word2vec은 모두 자연어 처리 분야에서 사용되는 기법입니다. One-hot vector는 단어를 숫자로 인코딩하는 방법입니다. 예를 들어, 문장에는 I love apples와 I love bananas가 있는 경우, 단어 love를 인코딩하는 방법은 love가 등장하는 위치에만 1로 표시된 벡터를 만드는 것입니다. 이 방법은 단어의 의미나 문맥 정보를 고려하지 않기 때문에, 단순한 통계 기반 처리 모델에 적합합니다. 반면에 Word2vec은 단어 임베딩 방법론 중 하나로, 단어의 의미와 문맥 정보를 파악하는 방법입니다. Word2vec 모델은 주변 단어와의 관계를 학습하여 단어를 벡터 공간에 매핑합니다. 이 방법은 단어 간 의미 관계를 파악할 수 있어, 단순한 통계 기반..

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