민팽로그

RNN 현재 input 값이 바로 직전 input에 대한 output 값에 영향을 받는 구조. $$h_t=w{x}_t+b+h(x_{t-1})$$ rnn은 전 단계의 입력을 다음 단계가 기억할 수 있다는 특징이 있지만 정규화 과정을 통해 input값이 줄어 전달되기 때문에 input의 수가 많아질수록 성능이 떨어진다는 한계가 있음 LSTM(Long Short Term Memory) RNN의 한계를 극복하기 위해 이전 입력에 대한 정보 뿐만 아니라 이전 입력의 이전 입력에 대한 정보까지 저장할 수 있음 $$h_t=w{x}_t+b+h(x_{t-1})+h(x_{t-2})$$ forget gate를 두어 특정 입력에 대해서는 현재 입력과 이전 입력에 대한 정보 까지만 기억하게 하는 부분도 있음. 즉..

MLP에서 데이터 전처리의 중요성 및 활성화 함수의 필요성 데이터를 전처리 하게 되면 오차가 줄어들게 된다. 하지만 처음에 input 값을 0~1 사이의 값으로 전처리를 해도 output의 값의 범위는 매우 클 수도 있고 매우 작을 수도 있다. 이 값들이 다시 input으로 들어가게 되면 처음 전처리를 했던 것이 무의미해지게 된다. 또한 선형 함수에서는 아무리 레이어를 깊게 쌓아도 값이 선형적으로 변하는 것일 뿐이기 때문에 추론에 있어서 큰 의미가 없게 된다. 이러한 이유로 활성화 함수를 레이어 사이사이에 적용하여 데이터 정규화 및 데이터를 비선형 분포로 바꾸는 과정을 거치게 된다. 활성화 함수는 hidden layer에서는 데이터의 정규화 및 데이터를 비선형적으로 만들어 다양한 추론이 가능하도록 하기 ..

status bar? 페이지마다 색을 다르게 설정하거나 투명하게 하는 등 디자인 요소를 추가해 줄 수 있음 https://reactnative.dev/docs/statusbar StatusBar · React Native Component to control the app status bar. reactnative.dev https://docs.expo.dev/versions/latest/sdk/status-bar/ StatusBar - Expo Documentation Expo is an open-source platform for making universal native apps for Android, iOS, and the web with JavaScript and React. docs.expo...

선형 회귀(Linear Regression) $$H(x)=Wx+b$$ 1. 초기에 랜덤한 w와 b값을 생성 -> 초기 w, b값은 정답과는 거리가 멀 것. 2. 가설과 실제 정답 간의 차이(오차, 손실, 비용, loss, cost)를 구함 -> H(가설) - Y(정답) 3. 손실함수의 값을 최소화 할 수 있는 W, b를 찾아내야 함 MLR(Multi-variable Linear Regression) $$y=W{x}_1+W{x}_2+...+W{x}_i+b$$ MLP(Multi-variable Linear perceptron)처럼 문자 그대로 다중 선형 회귀로, 입력이 여러개임. 예측값이 여러 요소들의 영향을 받음 -> 최근에 이 기술을 기반으로 한 분야를 딥러닝이라고 함 손실 함수(Loss Func..

만약 내가 운영하는 서비스에서, 서비스를 가장 많이 이용한 Top5 고객에게 보상을 주는 이벤트를 진행하여 Top5 고객을 찾는 부가기능(핵심 기능의 수행시간 기록)을 추가해야 하는 상황이라면? 핵심기능 API별로 호출 시 수행 시간을 측정해 사용자의 총 수행시간을 저장하는 테이블을 관리한다고 하자. 위 그림과 같이 핵심기능마다 시간 측정을 위해 동일한 부가기능 코드가 추가되어야 할 것이다. // 측정 시작 시간 long startTime = System.currentTimeMillis(); try { // 핵심기능 수행 ... } finally { // 측정 종료 시간 long endTime = System.currentTimeMillis(); // 수행시간 = 종료 시간 - 시작 시간 long run..

현업에서의 DB 운영 DB도 물리적인 디스크 상에 존재 -> 여러 원인에 의해 DB가 웨손될 수 있음 -> 현업에서 DB를 1대 이상 운영 이 때 DB1과 DB2를 어떻게 Sync하는가?? Primary / Replica 운영 방식 사용 (Master / Slave) primary: 쓰기 전용으로, @Transactional 의 readOnly 속성을 false로 둠(default값이 false이므로 명시하지 않아도 됨) @Transactional(readOnly = false) -> Write 된 Data(Create, Update, Delete)가 Replica 로 Sync됨(Replication) Replica(Secondary): 읽기 전용으로, @Transactional 의 readOnly 속성..

ORM(Object -Relational Mapping) 객체와 DB를 매핑하기 위한 기술. OOP는 데이터 표현 시 클래스를, 관계형 DB는 테이블을 사용하므로 둘 사이의 불일치를 해결해 주어야 함. ORM은 SQL문을 생성해주어 이러한 불일치를 해결할 수 있음. ORM 사용 이유? - 백엔드 개발자가 SQL 작성에 들이는 노력을 줄여 비즈니스 로직 개발에 더 집중할 수 있음 - SQL 작성 과정에서 발생하는 실수를 줄일 수 있음 - 웹 서버 개발 언어(Java, Python, Javascript 등)과 SQL의 목적 및 사용법이 달라 소통 수단이 필요 ORM이 SQL 작성의 수고를 덜어주긴 하지만, 백엔드 개발자는 DB테이블 설계, SQL query 성능 확보 등의 이유로 DB에 대해서도 잘 알고 있..

테스트의 필요성 개발을 하다보면 예상치 못한 버그가 끊임없이 나타난다. 버그를 잡아내지 못한 채 서비스를 운영하게 된다면 서비스 이용자들에게 불편함을 주며 서비스 운영사에 악영향을 끼친다. 따라서 코드를 배포하기 전 충분히 테스트 하여 버그를 잡아내야 한다. 블랙박스 테스트 & 개발자 테스트 1. 블랙박스 테스트 소프트웨어의 내부 구조나 동작 원리를 모르는 상태에서 서비스의 동작을 테스트 하는 방법으로 동치 분할 검사, 경계값 분석, 원인-효과 그래프 검사 등이 있다(자세한 내용 정보처리기사 책 참고하여 정리해보기). 개발자부터 디자이너, 일부 베타 테스터까지 누구나 테스트가 가능하다는 장점이 있지만, 서비스가 커져 기능이 증가할수록 테스트 범위도 함께 커지기 때문에 테스트 비용이 늘어난다는 단점이 있다..

OAuth 2.0을 사용하여 Google API에 액세스 | Google ID 플랫폼 | Google Developers OAuth 2.0을 사용하여 Google API에 액세스 | Google ID 플랫폼 | Google Developers 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Switch to English OAuth 2.0을 사용하여 Google API에 액세스 참고 : Google의 OAuth 2.0 구현의 사용이 적용됩니다 OAuth는 2.0 정책 . 구글 API는 사용 하여 O developers.google.com 전에 구글 로그인을 하면서 OAuth를 급하게 이해하느라 참고했던 페이지. 다시한번 참고용으로 언급 소셜 로그인 사용 이유 - 모든 웹 사이트..

spring security? 스프링 서버에 필요한 인증 및 인가를 위한 다양한 기능을 제공하는 프레임워크로 로그인 기능을 구현할 수 있음 - gradle 사용 시 다음을 추가하여 사용할 수 있음 implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-security' - 아래 예시 코드와 같은 형식으로 스프링 시큐리티를 활성화 할 수 있음 @Configuration @EnableWebSecurity // 스프링 Security 지원을 가능하게 함 @EnableGlobalMethodSecurity(securedEnabled = true) //권한 부여가 가능하게 함 public class WebSecurityConfig extends WebSecuri..