I. 효과적인 DevOps 적용 기술, SRE의 개요 가. SRE(Site Reliability Engineering)의 개념 시스템, 서비스 및 제품에서 적절한 수준의 안정성을 지속적으로 달성할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 엔지니어링 기술 DevOps 적용에 따라 개발팀은 속도를, 운영팀은 안정성을 중요시 하므로 이를 적절히 중재, 관리하기 위하여 SRE가 등장 나. SRE의 목적 적절한 안정성 달성 – 시스템 및 서비스 장애로 인해
I. 람다 함수 (Lambda Function) 일반적인 함수는 함수를 정의 후 실행 연산자로 호출하여 사용하지만 람다 함수는 별도의 함수 정의 없이 함수를 작성하는 즉시 실행 예약어 lambda를 먼저 쓰고 다음에 매개변수, 콜론, 표현식 순으로 작성 이름을 별도로 지정이 불가하고 표현식 평가 후 결과를 그대로 반환 [예제] 람다 함수 정의 및 실행 (lambda x, y : print(x
재귀 함수: 자기 자신의 함수를 함수 내 연속적으로 호출하여 처리하는 함수 합성 함수: 다른 함수를 매개 변수로 받거나 반환하여 처리하는 함수 I. 재귀 함수 재귀 함수 사용 시 별도의 순환문을 사용하지 않아도 반복 처리 효과 파이썬에서는 재귀 함수를 무한정 사용할 수 없도록 제한 [예제] 함수 재귀 호출 import timeit def func1(list1) : if len(list1)
컴프리헨션(Comprehension) 수학의 집합에서 특정 수식을 사용하는 방식처럼 파이썬에서 간단한 표현식을 작성하는 기법 리터럴 표기법으로 원소를 나열하여 객체 생성 시 원소가 많으면 모두 나열하기 어려우므로 간단한 표현식으로 작성 I. 리스트 컴프리헨션 리스트 객체 생성 시 원소 나열 방식으로 리터럴 표기법 사용 객체의 원소가 많은 경우 대괄호 안에 표현식을 작성하여 원소를 나열 [예제] map함수에 대한 리스트
I. 머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)의 개요 가. 머신러닝 파이프라인의 개념 데이터 수집부터 전처리, 학습 모델 배포, 예측까지 전과정을 순차적으로 처리하도록 설계된 머신러닝 아키텍처 나. 머신러닝 파이프라인의 필요성 머신러닝 자동화 머신러닝 모델 전 과정 지속 수행 위한 파이프라인 기반 자동화 예측 정확성 향상 내부 구조 이해를 통한 머신러닝 성능(예측의 정확성) 향상 II. 머신러닝 파이프라인의 데이터 처리
I. 하이퍼파라미터의 개념 최적의 딥러닝 모델 구현을 위해 학습률이나 배치크기, 훈련 반복 횟수, 가중치 초기화 방법 등 인간의 선험적 지식을 기반으로 딥러닝 모델에 설정하는 변수 II. 하이퍼파라미터의 종류 종류 설명 적용 시 고려사항 학습률 (Learning Rate) gradient의 방향으로 얼마나 빠르게 이동할 것인지 결정하는 변수 – 너무 작으면 학습의 속도가 늦고, 너무 크면 학습 불가
I. 공용망에서 전용망 구성, 가상사설망(VPN)의 개요 가. 가상사설망(VPN, Virtual Private Network)의 개념 인터넷과 같은 공용망(Public Network)에서 두 네트워크 혹은 지점 간 연결을 전용망(Private Network)처럼 사용하기 위해 터널링, 암호화 등을 사용하는 네트워크 나. 가상사설망(VPN)의 사용 목적 원격지 간 데이터 유출 위험 없이 내부망 처럼 사용하여 보안성 확보 네트워크 이동성 및 확장성 확보하여 재택 및 원격지 근무
I. 4차산업혁명의 총아, 지능형 로봇의 개념/부각 배경 개념 인간을 모방하여 외부 환경을 인식(Sensing)하고 상황을 판단(Think)하여 자율적으로 동작(Act)하는 지능형 기계 장치 부각 배경 우리나라는 로봇밀도 세계 1위, 제조로봇 세계 5위권이나, 로봇 분야가 편중되고 핵심 부품 및 S/W는 선진국에 의존하는 등 로봇산업의 전반적 경쟁력은 취약 4차산업혁명의 신기술(AI, 5G 등)이 로봇에 접목되면서 로봇의 스마트화가 비약적으로 진전되고 활용 분야도
I. 소프트웨어 결함 추적 관리 방안 테스트 도구로 Jira, Mantis, Trac, Excel 등 도구 활용하며, 간결한 Metric을 소수 선정하여 점차 확산 II. 소프트웨어 결함 추적 세부 방안 세부 방안 개념도 결함 추적 목표 달성 방안 결함 추적관리 프로세스 수립 – 결함 생명주기(Life-cycle) 정의 – 결함 상태(Status) 별로 추적 관리 – 상태: New, Postponed, Assigned,
I. 기계의 자연어 처리를 위한 워드 임베딩의 필요성 유사한 의미의 단어를 군집화하고 벡터 연산을 통해 단어 간의 관계를 파악하여 추론이 가능해짐에 따라 자연어 처리 모델링에 필수 기술로 사용 II. 단어의 벡터화, 워드 임베딩의 개념과 유형 가. 워드 임베딩의 개념 개념도 개념 단어 간 유사도 및 중요도 파악을 위해 단어를 저차원의 실수 벡터로 맵핑하여 의미적으로