전체 글 (226) 썸네일형 리스트형 [ 네트워크 ] HTTP 상태 코드 상태 코드 클라이언트가 서버를 향해 리퀘스트를 보낼 때 서버에서 그 결과가 어떻게 되었는지 알려주는 것이 상태 코드의 역할입니다. 서버가 리퀘스트를 정상적으로 처리했는지, 그렇지 않으면 리퀘스트 결과가 에러였는지를 알 수 있습니다. 클래스 설명 1XX Informational 리퀘스트를 받아들여 처리중 2XX Success 리퀘스트를 정상적으로 처리했음 3XX Redirection 리퀘스트를 완료하기 위해서 추가 동작이 필요 4XX Client Error 서버는 리퀘스트 이해 불가능 5XX Server Error 서버는 리퀘스트 처리 실패 2XX 2XX 리스폰스는 리퀘스트가 정상적으로 처리되었음을 나타냅니다. > 204 No Content 이 리스폰스는 서버가 리퀘스트를 받아서 처리하는 데는 성공했지만 .. [ AI 빅데이터 ] AI의 학습방법 머신러닝의 학습방법 지도학습 비지도학습 강화학습 지도학습 > 학습용 데이터에 정답이 라벨링 되어있음. > 원하는 데이터를 파라미터를 최적화하면 AI가 정답에 가까운 데이터를 찾아낼 수 있음. 특정 카테고리로 분류하는 작업 연속적인 입력값에 대한 결과값 예측 비지도학습 정답이 주어지지 않은 다수의 데이터를 AI가 학습하는 방식 계속해서 라벨링되지 않은 데이터를 AI에게 제공하여 AI 스스로 통계적으로 비슷한 특징을 찾아내게 함. ※ 준지도학습 라벨링된 데이터와 라벨링되지 않은 데이터를 모두 학습시키는 방식 강화학습 최적의 보상을 받을 수 있는 결과를 판정하게 하는 학습방식 (로봇이나 게임 제어에서 적용할 수 있음) 환경에 대한 정확한 인식 향후 받게될 보상 예측 하지만 특정 환경에서만 특화된다는 단점이 있.. [ AI 빅데이터 ] 딥러닝 알고리즘의 구조와 동작 딥러닝 기반의 알고리즘 3가지 모델 > FNN (Feedforward Neural Network) > CNN (Convolutional Neural Network) > RNN (Recurrent Neural Network) 딥러닝 연산은 CPU보다 GPU가 연산에 훨씬 유리한 환경을 가짐. FNN방식으로 AI 개발 픽셀 이미지로 숫자를 찾아내는 AI를 개발한다고 했을 때, > 픽셀수를 입력 노드로 넣고 출력되는 명암을 출력 노드로 설정 화살표마다 다른 가중치를 적용 CNN방식으로 AI 개발 일반 이미지를 픽셀 수를 입력 노드로 사용할 경우 케이스가 너무 많기 때문에, FNN 방식이 적합하지 않을 수 있음. 이럴 때 근처에 모여 있는 픽셀 정보만으로 특징을 추출하는 CNN 방식이 적합. RNN방식으로 AI.. [ AI 빅데이터 ] AI 개요 약인공지능 > 영상인식이나 자율주행, 번역 등 필요한 문제를 해결하는 인공지능 현재 비즈니스에서 통용돠는 AI는 약인공지능임. 강인공지능 > 발전이 기대되는 인공지능 AI의 구현 절차 문제정의 : 해결해야할 문제를 구체적으로 정의 데이터 수집 : 조사대상에 대한 데이터 수집 특징 추출 인식 및 예측 인공지능 구현방식 판단의 근거가 되는 특징을 어떻게 추출할 것인가? 판단 규칙을 어떻게 만들 것인가? 전문가 시스템 : 특징 추출과 판단 규칙 설정 모두 사람이 직접 결정 전통적인 머신러닝 기법 : 특징 추출은 사람, 판단규칙은 기계가 결정 딥러닝 기법 : 특징 추출, 판단규칙 설정 모두 기계가 결정 컴퓨터의 학습이란 뭘까? > 수 많은 경우 중 최선의 경계선 찾기 그 중 대부분의 AI에 적용되어있는 기술이 .. [ 클라우드 인프라 ] 아키텍처 AWS 기본 #2 - Network & EC2 보호되어 있는 글입니다. [ 클라우드 인프라 ] 아키텍쳐 AWS 기본 - Account 보호되어 있는 글입니다. [ 알고리즘 ] 정렬 알고리즘 보호되어 있는 글입니다. [ 알고리즘 ] BFS / DFS 보호되어 있는 글입니다. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 29 다음