허허의 오늘은 뭐 먹지?

온디바이스 AI 구현이란?온디바이스 AI는 데이터를 클라우드 서버로 전송하지 않고 기기 자체에서 처리하는 AI 기술을 의미한다. 이 방식은 네트워크 연결 없이도 동작하며, 데이터 프라이버시를 보호하고, 실시간 응답 속도를 제공하며, 네트워크 비용과 지연 시간을 줄이는 데 기여한다. 이를 구현하기 위해 다양한 최적화 및 기술 전략이 필요하다.온디바이스 AI 구현 전략1. 모델 최적화 및 경량화모델의 크기를 줄이기 위해 프루닝(Pruning)과 양자화(Quantization)를 적용한다. 이를 통해 메모리 사용량과 계산 복잡도를 줄인다.지식 증류(Knowledge Distillation)를 활용하여 대형 모델의 성능을 경량 모델로 전달한다.스파스 모델링(Sparse Modeling)을 통해 모델 내부의 희소..

1. 소스 코드 내 고지소스 코드의 헤더 주석에 저작권 및 라이선스 정보를 명시한다. 주요 파일의 맨 앞부분에 라이선스 고지를 추가하는 것이 적절하다.# Copyright (c) [저작권자 이름]. Licensed under the MIT License.  2. README 파일프로젝트의 README 파일에 사용 중인 오픈소스 소프트웨어 목록과 각 라이선스 정보를 명시한다. 이를 통해 사용자에게 해당 소프트웨어의 사용 조건을 알린다.This project uses the following open-source software:- DeBERTa: MIT License- PyTorch: BSD 3-Clause License 3. LICENSE 파일프로젝트의 루트 디렉토리에 LICENSE 파일을 두고, 사용한..

1. 저작권저작권은 창작자가 창작한 저작물에 대해 가지는 권리를 말한다.문학, 음악, 미술, 영화 등과 같은 창작물의 복제, 배포, 공연, 전송 등의 사용에 대해 독점적인 권리를 보장한다.창작자의 창작 활동을 보호하며, 이를 통해 경제적 이익을 얻을 수 있도록 한다.2. 소유권소유권은 물건에 대해 소유자가 가지는 법적 권리를 말한다.물리적 재산(집, 자동차)뿐만 아니라 특정 지적 재산(예: 원본 그림)의 소유와 관련된 권리를 포함한다.소유자는 자신의 재산을 사용, 처분, 관리할 수 있는 배타적 권리를 가진다.3. 인접권인접권은 저작권에 인접한 권리로, 창작물을 직접 창작하지는 않았지만 그 활용에 기여한 사람들에게 주어진 권리를 말한다.가수, 연주자, 음반 제작자, 방송 사업자 등이 인접권의 보호를 받는다..

다이어그램은 간단한 Component and Connector (C&C) View 예제다.이 다이어그램은 세 가지 주요 컴포넌트와 그들 사이의 연결(커넥터)을 시각화하여 시스템이 어떻게 상호작용하는지를 보여준다.다이어그램 설명컴포넌트 (Nodes)Web Server: 사용자의 요청을 처리하는 서버로, 주로 HTTP 요청을 받는다.Application Server: 웹 서버에서 받은 요청을 처리하고 비즈니스 로직을 수행한다.Database: 애플리케이션 서버가 데이터를 저장하거나 조회하는 데 사용하는 데이터베이스이다.커넥터 (Edges)HTTP Request: 웹 서버가 애플리케이션 서버로 요청을 전달하는 통신 경로이다.SQL Query: 애플리케이션 서버가 데이터베이스로 데이터를 조회하거나 저장하는 과정..

DB Lock이나 Table Lock이 발생하지 않도록 하기 위한 Python 처리는 데이터베이스 트랜잭션을 잘 관리하고, 효율적으로 쿼리를 실행하는 것에 달려 있다.. 아래는 이를 위한 몇 가지 접근법이다. 1. 트랜잭션 크기 최소화트랜잭션 내에서 실행하는 작업의 양을 최소화하세요. 트랜잭션이 길어질수록 락이 오래 걸리게 된다. import sqlite3conn = sqlite3.connect('example.db')try: conn.execute('BEGIN TRANSACTION') # 중요한 작업들 conn.execute('COMMIT')except Exception as e: conn.execute('ROLLBACK') print(f"Error: {e}")finally:..

행동 데이터 기반 추천은 사용자의 클릭, 검색, 구매, 시청 기록 등 다양한 행동 데이터를 수집하고 분석하여 개인화된 추천을 제공한다.1. 전자상거래에서의 행동 데이터 기반 추천사용자가 온라인 쇼핑몰에서 특정 상품(예: 노트북)을 자주 검색하고, 관련 상품 페이지를 여러 번 방문한다.시스템은 사용자가 클릭한 상품이나 유사한 카테고리의 상품을 분석하여 추천 목록에 노트북 액세서리(예: 노트북 가방, 마우스, 키보드)를 추가한다.만약 사용자가 특정 브랜드의 노트북을 자주 클릭했다면 해당 브랜드의 신제품 또는 할인 상품을 우선적으로 추천한다.2. OTT 플랫폼에서의 행동 데이터 기반 추천사용자가 넷플릭스에서 범죄 스릴러 장르의 드라마와 영화를 자주 시청한다.시청한 콘텐츠의 장르, 키워드, 감독, 배우 데이터를..

1. 사용자 기반 협업 필터링 (User-Based Collaborative Filtering)사용자 기반 협업 필터링은 비슷한 취향을 가진 사용자의 데이터를 활용하여 추천을 제공한다.예시A 사용자가 Inception과 Interstellar를 좋아하고, B 사용자가 Inception, Interstellar, The Dark Knight를 좋아한다고 가정한다.A와 B는 비슷한 취향을 가진 것으로 판단되므로, A에게 B가 좋아하는 The Dark Knight를 추천한다.2. 항목 기반 협업 필터링 (Item-Based Collaborative Filtering)항목 기반 협업 필터링은 사용자가 좋아하는 항목과 유사한 항목을 분석하여 추천을 제공한다.예시C 사용자가 Inception을 좋아한다고 가정한다...

아래와 같은 알고리즘을 기반으로 사용자에게 개인화된 추천을 제공할 수 있다. 협업 필터링(Collaborative Filtering):사용자 기반 협업 필터링(User-based Collaborative Filtering): 유사한 취향을 가진 사용자들을 기반으로 추천하는 방식.항목 기반 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering): 유사한 항목들을 기반으로 추천하는 방식.콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering):사용자의 과거 행동이나 명시적 피드백을 기반으로 항목의 속성을 분석하여 추천하는 방식.하이브리드 추천 시스템(Hybrid Recommendation Systems):협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 방식으로, 두 접근법의 장점을 결..

BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)는 기계 번역의 품질을 평가하는 지표다.BLEU 점수는 기계 번역 시스템이 생성한 번역과 인간이 생성한 참조 번역 간의 유사성을 측정한다.BLEU는 문장 단위보다는 전체 텍스트의 품질을 평가하는 데 더 효과적이다.BLEU는 주로 n-gram 기반 접근 방식을 사용하여 참조 번역과 기계 번역 간의 겹치는 단어 및 구문을 계산한다. 주요특징n-gram 매칭: BLEU는 단어의 연속적인 그룹인 n-gram을 사용하여 번역 품질을 평가한다. 예를 들어, 1-gram은 단어 하나, 2-gram은 두 단어의 조합을 의미하며, BLEU는 1-gram에서 4-gram까지 다양한 n-gram을 사용하여 평가한다.Precision 계산: 각 n-gram에 ..

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)정의: AIOps는 인공지능을 활용하여 IT 운영을 향상시키는 기술을 말합니다. 여기에는 모니터링, 자동화, 서비스 관리 등이 포함됩니다.주요 초점:자동화: IT 운영 작업을 자동화하고, 반복적인 수작업을 줄여 운영 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다.문제 해결: 실시간으로 시스템 로그와 이벤트를 분석하여 잠재적인 문제를 사전에 감지하고 해결합니다.데이터 통합: 여러 소스에서 수집된 데이터를 통합하여 IT 환경 전반에 대한 가시성을 제공합니다.LLMops (Large Language Model Operations)정의: LLMops는 대규모 언어 모델(예: GPT-4)과 같은 거대 언어 모델의 배포, 운영, 모니터링 및..