ML에서 연구자들이 SVM을 사랑하는 이유에는 비선형 데이터를 다룰 수 있다는 점에 있다. 물론 Kernel SVM에 한정한 얘기겠지만 말이다. Kernel SVM은 Linear하게 구분되지 않는데이터를 Projection을 통해 새로운 특성 공간으로 옮겨 구분하는것을 목적으로 둔다. 물론 아래와 같이 커널 함수는 좀 그지같이 생겼다. 이 비선형 데이터를 고차원 공간으로 옮겨서 내적 노가다를 해야 하는걸, 안 옮기고 내적값만 알 수 있게 해주는 함수라고 이해하면 편하다. 참고로 새로운 데이터가 어느 클래스일지 예측할때는 아래와 같은 함수를 사용하게 된다. 거 참 머리아프게 생겼지만, 결론은 커널 유사도 - 즉 서포트 벡터와 얼마나 같은지를 계산해서 가중합으로 더하는 것이라고 생각하면 된다.

한 출력이 다음단계의 입력으로 사용되는 일련의 데이터 처리 구조를 pipline이라 부르고, GPU의 렌더링 파이프라인은 주로 폴리곤으로 된 3차원 장면을 받아 2차원 이미지로 뽑아내는 것을 목표로 하게 된다. Render Pipeline은 보다시피 Vertex Processing -> Rasterization -> Fragment Processing, Output Merging으로 이루어진다. Vertex Processing은 대게 Transform을, Rasterization에서는 폴리곤의 내부를 차지하는 fragment(컬러 버퍼에 저장된, 픽셀을 수정하는데 필요한 데이터 모음)을 생성하게 된다. 물론 위의 구조가 강요되는 것은 아니고, 시대에 맞게 변화해 왔다. 쨋든 이러한 Pipeline 과정 ..

Odds RaitoOdds는 특정 이벤트가 발생활 확률로, Odds Ratio는 이때 p/(1-p)로 한다. 여기에서 P는 양성(예측 대상)일 확률을 의미한다. 이는 또한 조건부 확률로 생각해 볼 수 있다. 쨋든 여기서 오즈비에 로그 함수를 취하면 logit 함수로 정의가 된다. 그리고 logit 함수는 0과 1사이의 입력값을 받아 실수 범위 값으로 변환하게 된다. 이때 입력과 로그 오즈 사이에 선형 관계가 있다고 가정하자, 그러면 logit 함수는 확률을 실수에 매핑하므로 이 함수의 역함수를 사용해 실수 범위를 확률 p에 대한 [0, 1] 범위로 다시 매핑할 수 있다. 이를 Logistic Sigmoid function이라고 한다. 참고로 이때 Boundary는 당연히 0.5가 되시겠다. Logisti..

1번/2번 과목인 데이터 이해/분석기획은 그냥 달달 외우고 들어가서 좋은 성적이 나온 것 같다.데이터 분석에서 생각보다 ?하는 느낌이 들었는데, 필자가 통계를 제대로 공부하지는 않아서 그런 것 같다. 나중에 각잡고 통계학원론이나 한번 파봐야겠다는 생각이 들었다.근데 전공자 입장에서는 이걸 자격증이라고 해도 되는건지 솔직히 모르겠다. 걍 나중에 ADP나 봐야지.

https://github.com/dongdongsam/CapyAgent GitHub - dongdongsam/CapyAgent: Capybara in BugCapybara in Bug. Contribute to dongdongsam/CapyAgent development by creating an account on GitHub.github.com 이 자고로 최고 성능의 LLM을 위해 모든 기업이 빨대를 꽂고 데이터 센터를 돌리는 와중에, "생물학적인 카피바라의 습성"을 딴 뭔가 쓸데없지만 거창한 "AI"를 만들고 싶어서 위대한 GEMINI님과 함께 프로젝트를 만들어 보았다. 이름하야 C.elegans라는 벌레 안에 들어간 카파비라의 영혼! 구조는 대충 이렇다.실제 예쁜꼬마선충(C.elegnas)의..

국민연금은 직장에 들어가면 강제로 가입되지만, 직장에 다니지 않더라도 가입할 수 있는 방법이 있다. 바로 임의가입인데, 그냥 말그대로 대상자가 아님에도 임의로 가입하는 것이다. 다만 이를 활용해 "1개월분만 납입하고 탈퇴후 추후 재가입시 공백기에 대한 추가 납입"이 가능하다. 즉 남들 30에 연금 스타트 할때 20살때 부터 스타트 하고 10년치를 나중에 내서 결과적으로 연금액을 더 낼 수 있다는 소리. (참고로 납부예외랑 탈퇴는 구분을 해줘야 한다. 이거때문에 상담사 분이랑 해메다가 불안장애 와서 죽을 뻔했다.) 물론 119개월 까지만 인정되긴 하지만, 젋은 놈들 사이에서는 사기니 말이 많지만 어쨋든 노후를 대비한다면 이런 방법도 있으니 다들 참고하도록 하자. 참고로 이 방법은 강남 부자들도 많이 쓰는 ..

내 PS....이제 어디로 가야하오..

Explict Graph데이터를 저장할 공간을 직접 할당하여 정점과 간선을 기록하는 방식이다.인접 행렬, 인접 리스트, 포인터 기반 연결 리스트를 통해서 직접 데이터를 구현하는 방식.A와 B가 연결되어있다라는 정보를 메모리에 물리적으로 저장하는 셈이다.노드간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있으나, 노드 수가 많아질수록 메모리 사용량이 아작난다. (O(V^2))Implict Graph데이터를 저장하는 데신, Rule/Function/Numbers...등을 통해 실시간으로 간선을 계산하는 방식이다.수식이나 조건문을 이용해서 "표현"한다.메모리에 간선 정보를 저장하지 않고, 탐색 과정에서 "다음 노드는 어디인가?"를 로직으로 산출한다.메모리 효율이 아-주 좋고, Locality가 보장됨에 따라 Cache hi..