행복한바보고양이😻

모델이 훈련 데이터에서는 정확도가 높은데, 검증 데이터나 실제 환경에서는 예측 성능이 크게 떨어지는 경우가 있나요?그렇다면 당신의 모델은 **과적합(overfitting)**에 걸렸을 확률이 높습니다.이번 글에서는:과적합이 왜 생기는지실전에서 어떻게 막거나 줄이는지그리고 코드 예시까지 포함해 실용적으로 정리합니다.1. 과적합이란?과적합은 모델이 훈련 데이터를 과하게 학습해, 데이터의 패턴뿐 아니라 노이즈까지 외워버리는 현상입니다.그 결과, 새로운 데이터에 일반화되지 못하고 성능이 떨어지는 문제가 생깁니다. 원인모델이 너무 복잡할 때 (레이어 많고 파라미터 많은 딥러닝 모델 등)훈련 데이터 양이 적을 때불필요한 특성(feature)이 포함됐을 때2. 과적합 방지 전략A. 데이터 관련 전략① 데이터 증강 (..

모델을 만들고 나면 가장 중요한 단계가 남아 있습니다.바로 성능 평가입니다."모델이 잘 되네?"라는 직관적인 판단만으로는 부족합니다. 실제 데이터에 얼마나 잘 맞는지, 일반화할 수 있는지를 객관적인 지표로 확인해야 합니다.이 글에서는 문제 유형별로 어떤 평가 지표(metric) 를 사용해야 하는지, 그리고 성능 평가를 어떻게 하면 더 신뢰도 있게 할 수 있는지 예시와 함께 정리합니다. 1. 회귀(Regression) 모델의 평가 지표회귀 문제는 숫자 예측입니다. 예를 들어:집값 예측내일의 기온미래의 주식 가격 등 MSE (Mean Squared Error)예측 오차의 제곱 평균. 큰 오차에 더 민감합니다.(y_pred - y_true)**2을 평균RMSE (Root Mean Squared Error)MS..

자바(Java)는 메모리 관리를 자동으로 처리하는 언어입니다. 이 말은, 개발자가 직접 메모리를 할당하거나 해제할 필요 없이 JVM(Java Virtual Machine)이 알아서 관리해준다는 뜻이죠. 그렇다면 메모리가 어떻게 나뉘고, 어디에 어떤 값이 저장되는지, 또 언제 어떻게 메모리가 정리되는지를 아는 것은 자바 개발자에게 꼭 필요한 지식입니다.오늘은 자바의 핵심 메모리 구조인 스택(Stack), 힙(Heap), 그리고 **가비지 컬렉션(Garbage Collection)**에 대해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드리겠습니다.1. 자바 메모리 구조: 스택과 힙스택(Stack) 메모리란?스택은 메서드 호출 시 사용되는 메모리 공간입니다. 함수 내부에서 선언된 지역 변수(local variabl..

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 눈부시게 발전했습니다. 특히 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 **대규모 언어 모델(Large Language Models, 이하 LLM)**은 산업과 사회 전반에서 커다란 변화를 이끌고 있습니다.단순한 문장 이해를 넘어, 텍스트 생성, 자동 번역, 코드 작성까지 해내는 이 모델은 초거대 AI 시대의 핵심 기술입니다.이 글에서는 LLM의 기본 개념부터 작동 원리, 모델 구조, 주요 사례, 최신 트렌드, 장단점까지 초보자도 이해할 수 있도록 정리했습니다.1. LLM이란 무엇인가?LLM은 “대규모 언어 모델”의 약자로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능입니다. 이 모델은 두 가지 요소를 기반으로 작동합니다:수십억 개 이상의 파라미터(parameter): 모델의..

REST API란?REST API는 웹 서비스에서 데이터를 주고받기 위한 표준적인 방식입니다. REST(Representational State Transfer)는 클라이언트(사용자)와 서버(웹 애플리케이션) 간의 통신을 효율적으로 처리하는 아키텍처입니다.REST API의 특징리소스 기반 설계: 모든 데이터(사용자, 상품, 게시글 등)는 각각의 URL을 통해 접근할 수 있습니다.HTTP 메서드 활용: 데이터를 조작할 때, 다음과 같은 HTTP 메서드를 사용합니다.GET : 데이터를 조회POST : 데이터를 생성PUT : 데이터를 수정DELETE : 데이터를 삭제상태 유지 X(Stateless): 서버는 클라이언트의 상태를 기억하지 않으며, 요청마다 필요한 정보를 포함해야 합니다.JSON 또는 XML 형식..

📚 구글 Colab이란?구글 Colab(Colaboratory)은 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter Notebook 환경입니다. 별도의 설치 없이도 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있는 웹 서비스로, 특히 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 작업에 적합합니다.📌 구글 Colab의 주요 특징무료 사용구글 계정만 있으면 누구나 무료로 사용할 수 있습니다.GPU 및 TPU와 같은 고성능 하드웨어를 제한적으로 무료 제공.하드웨어 지원GPU와 TPU를 선택적으로 활용 가능.데이터 과학 및 딥러닝 작업에 유용.사전 설치된 라이브러리TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV, NumPy, Pandas 등 다양한 라이브러리가 기본 제공.구글 드라이브 연동Colab 작업을 구글 ..

최근 웹 개발과 데이터 분석/인공지능 기술은 많은 기업과 개발자들에게 중요한 관심사로 떠오르고 있습니다. 특히, 서버 개발과 데이터 분석을 결합한 서비스화가 다양한 분야에서 활발히 이루어지고 있습니다. 이를 위해 개발자들은 다양한 도구와 프레임워크를 사용하여 효율적이고 강력한 시스템을 구축하고 있습니다.이 블로그 글에서는 Java Spring Boot를 활용한 서버 개발과 Python을 이용한 데이터 분석 및 인공지능 모델 개발을 어떻게 통합하여 서비스화할 수 있는지에 대해 다룰 것입니다. 또한, 각 개발 도구들의 특징과 장점을 살펴보며, 실제 프로젝트에서 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 흐름을 소개하겠습니다. 개발 환경에 대한 이해를 돕고, 이를 통해 효율적인 개발과 서비스를 구축할 수 있는 방법을 ..

파인 튜닝 최근 몇 년간 **대규모 언어 모델(LLM)**은 각 산업에서 중요한 역할을 수행하며 비즈니스 잠재력을 크게 높였습니다. 2023년에는 마이크로소프트, OpenAI, 바이두 등 주요 기업들이 LLM 개발에 적극적으로 투자했지만, 대부분의 기업은 자체 파운데이션 모델을 개발하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 방대한 데이터와 고성능 컴퓨팅 리소스는 일부 상위 기업에 집중되어 있기 때문입니다.그럼에도 불구하고 오픈 소스 파운데이션 모델의 등장으로 기업들은 파인튜닝 기술을 활용하여 특정 산업이나 고유한 사용 사례에 맞는 애플리케이션을 개발할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 LLM의 정의와 중요성, 파인튜닝의 개념, 파인튜닝 방법과 주요 단계, 그리고 이를 지원하는 에펜의 맞춤형 솔루션에 대해 설명합니..

1. 어노테이션 이란Annotation은 사전적 의미로는 주석이라는 뜻입니다. 프로그래밍에서 주석은 개발자가 코드를 더 직관적으로 이해하고 다른 사람에게 설명하기 쉽도록 상세한 정보를 제공하는 코드 내 설명문입니다. 주석은 코드의 목적, 동작 방식, 주의사항 등을 문서화하는 데 사용됩니다. 어노테이션은 주석과 외형적으로 유사해 보일 수 있지만, 그 본질적인 역할과 용도가 매우 다릅니다. 주석이 개발자와 같은 사람에게 코드에 대한 설명과 문서화된 정보를 제공하는 것이 목적이라면, 어노테이션은 프로그램 실행 과정에서 특정 동작이나 처리를 지시하는 메타데이터로서 프로그램에 직접적인 정보를 전달하는 도구입니다.  2. 어노테이션역할컴파일러에게 문법 에러를 체크하도록 정보를 제공합니다.프로그램을 빌드할 때 코드를..

네이밍 컨벤션 Quora 및 Ubuntu 포럼에서 진행된 토론 스레드에 따르면 토론에 응답한 개발자 49%가 이름 짓는 걸 가장 어려운 작업으로 답했습니다. 네이밍 컨벤션은 코드에서 변수, 함수 등의 이름을 짓는 일관된 규칙을 말합니다. 네이밍컨벤션은 코드의 가독성을 높이고 협업 시 통일성을 유지하기 위해 사용합니다. 네이밍 컨벤션의 중요성 및 장점코드 가독성 향상: 명확한 네이밍 규칙을 따르면, 누구나 코드를 쉽게 이해할 수 있습니다. 변수가 무엇을 나타내는지, 함수가 어떤 역할을 하는지 직관적으로 파악할 수 있습니다.유지보수 용이: 이름이 잘 정의된 코드는 코드 수정이 간편합니다. 시간이 지나도 코드의 의미를 잊지 않고 파악이 가능하며, 다른 개발자가 코드를 이어받았을 때도 이해가 쉽습니다.협업 효..