운동하는 공대생

1. 운영체제의 정의운영체제란 시스템 소프트웨어로 컴퓨터의 자원을 관리하는 역할을 한다. 즉 컴퓨터의 자원을 관리하거나 사용자가 내린 명령을 해석하는 두 가지 역할을 수행합니다. Application view실행 환경을 제공하며 컴퓨터의 하드웨어를 추상화한다. System view컴퓨터의 여러 자원을 관리한다. Implementation view 동시 다발적으로 발생하는 이벤트에 대한 처리를 담당한다.  역할하드웨어의 추상화보안 및 분리자원 공유2. 커널 모드, 사용자 모드운영체제가 하드웨어를 제어를 한다고 했는데 여기서 프로그램이 하드웨어에 접근하는 것을 막을 필요가 있다. 이것을 수행하기 위해서 2가지 모드가 존재한다.커널 모드하드웨어를 직접 제어할 수 있는 CPU의 명령어를 사용 가능자원 관리사용자..

이번에 대학원을 준비하면서 여러 가지 정보를 찾아봤지만 생각보다 많은 정보가 없어서 정리를 시작하게 되었다.일단 나는 대학원에 대한 정보가 전혀 없어서 김박사넷에 글을 적으며 정보를 얻으려 노력했다. 하지만 거기 사람들은 뭔가.... 굉장히 세상에 불만이 많은지 좋은 대답은 전혀 해주지 않았다. 그래서 검색창에 후기들을 검색하고 유튜브를 찾아보고 그리고 주변 지인들의 경험을 기반으로 나는 대학원을 준비했다. 사실 나는 대학원을 준비하는 과정에서 전부 인턴을 시작하면서 인턴을 했던 연구실로 대학원 생활을 하는 경우가 많다. 하지만 나는 자대에서 학부 연구생을 하고 있었고 자대에서의 아쉬운 점이 많아서 타대 대학원을 준비하는 입장이라 시기상으로 많이 늦었었다. 하지만 자대에서 부족한 리소스에 대한 갈망이 존..

1. Intro 이제는 머신러닝에서 넘어와서 딥러닝에 대하여 정리를 해보겠다. 딥러닝 분야에서의 기본이 되는 개념은 뉴런이다. 뉴런은 사람의 뇌에 존재하는 뉴런을 모방한 기술로서 전기적인 신호를 가지고 뉴런끼리의 정보 전달의 역할을 모방했다. 그래서 Artificial neurons은 input을 받아들이고 output에서는 다음 뉴런으로 그 신호를 보낼지 말지를 결정한다. 이런 뉴런들을 모아서 모델을 구성한것을 Perceptron이라고 칭하며 Perceptron 여러 Layer를 구성하게 되고 다양한 방식으로 변형되면서 지금의 딥러닝의 모델들이 탄생했다. 2. Perceptron Perceptron의 기본적인 구조는 위에 있는 그림과 같습니다. 먼저 input으로 vector형식의 데이터가 들어온다면 ..

전날에 늦은 도착으로 바르셀로나의 첫날을 공중에서 분해되었다... 그래도 2일 차 3일 차는 미리 잡았던 일정이 있어서 아침부터 일어나서 바르셀로나 근교 투어를 갔다. 사실 근교 투어를 선택한건 하루 만에 다 바르셀로나 투어가 가능하다 그래서 첫날에 조금 둘러보고 두 번째 날에는 근교를 가려고 했어서 일정을 잡았다. 근교 투어에서 제일 먼저 도착했던 일정을 피게레스 라는 도시였다. 여기는 살바도르 달리의 미술관이 있는 장소로 유명했고 그거 말고는 엄청 시골? 그런 느낌이었다. 나도 나름 박물관 미술관을 좋아해서 열심히 설명을 들었지만 3달이 지난 지금... 사실 생각이 나지 않는다.. 제일 기억에 남는 건 달리 본인이 자신이 천재라고 생각한 그런 부분?? 그런 게 조금 재미있었다. 그리고 달리가 나에게 ..

1. Bias-Variance Tradeoff Bias-Variance 문제를 이야기하기에 앞서 먼저 Underfitting, Overfitting 에 대하여 이야기를 먼저 해보겠다. 그림에서 보이는 것처럼 Overfitting 은 데이터를 설명하는 모델이 너무 데이터 편향적으로 학습을 진행하면서 발생하며 훈련 과정에서는 Loss 가 적지만 Test 하면서 모델의 성능이 떨어지는 문제가 발생합니다. Underfitting 은 데이터를 설명하는 모델이 충분히 데이터를 설명하지 못하며 보통 훈련하는 데이터의 양이 적거나 모델이 단순하면 발생합니다. 수학적 해석 Expected Loss 정답을 나타내는 y 값에서 모델이 예측하는 값의 차이로 계산이 된다. 여기서 식을 전개를 해본다면 결국에는 Variance,..

드디어 파리의 4일 차가 밝았습니다. ㅎㅎ 전날에 썰을 풀자면 1월1일에 날이 밝고 10분 정도 폭죽을 구경하면 거기에 있는 사람들이 마치 파도처럼 쭉 빠저나간다. 이 많은 사람들이 메트로에 들어가는 걸 보면 절대 절대 지하철을 타고 집을 가야겠다는 생각이 들지 않는다. 그래서 집까지 걸어가는걸 선택했고 1시간 30분 동안 집까지 걸어갔다.......(진짜 미친 짓) 이렇게 사람이 서서 잠들겠다 하기 직전에 집에 도착했고 다음날도 디즈니랜드 일정이 있어서 바로 잠에 들었다. 아침에 살기 위해서 몬스터 한잔도 먹어주고 그렇게 딱 디즈니 랜드에 도착을 하니까 입구에서 설레는 마음이 들었다 ㅎㅎ 바로 나는 거기서 제일 유명하다던 라따뚜이를 타기 위해서 기다렸고 대기시간은 생각보다 오래 걸리지는 않았다. 뭐 여..

1. Logistic Regression Linear Regression 모델을 이제까지는 알아봤는데 여기서 Regression이라는 태스크는 연속적인 데이터를 예측하는 문제이고 Classifiction이라는 태스크로 넘어가면서 이제는 더 이상 연속적인 값을 예측하는 문제가 아닌 카테고리를 분류하는 문제로 바뀐다. 여기서 이제 일반적인 Linear 모델의 구성 방식으로는 Classification 문제를 해결하기란 쉽지 않다. 왜냐하면 Classification 문제로 넘어가면서 결괏값이 0, 1 같은 이런 값으로 떨어지게 되는데 Linear모델을 활용하면 카테고리를 분류하기가 쉽지 않다. 이로 인하여 Classification 문제를 푸는 문제에서 처음으로 제시되는 방법이 Sigmoid 함수를 활용한 ..

파리는 유럽 여행을 계획하면서 제일 먼저 떠올랐던 도시이다. 낭만의 도시 이기도 하고 파리라는 도시가 나에게는 유럽이라는 지역의 상징이라고 어릴 때부터 생각을 했던 것 같다. 파리에 간다는 기대를 하려고 했지만 주변에서는 너무 기대를 하지 말라는 이야기를 많이 들었어서 절반정도는 포기하고 파리 여행을 시작하였다. 파리의 일정은 동행을 한 이후에 일정이라 저녁부터 시작했는데 딱히 당일 일정을 정한게 없어서 하루종일 걸었다. 여기서 느낀건 파리는 정말 걷기가 너무 좋은 도시였고 또 저녁에 더 아름다운 도시인 거 같았다. 나에게 파리의 저녁이란 영화에서 나오는 이미지처럼 그런 느낌을 주었다. 그렇게 나는 파리의 밤거리를 쭉 걷다가 자연스럽게 루브르와 오르세 미술관을 지나가게 되었다. 루브르는 예약을 안해서 (..