반응형 분류 전체보기78 [개발서적 추천] NLP와 LLM 실전 가이드 (리오르 가지트, 메이삼 가파리) 머신러닝의 수학적 기초(벡터, 선형독립, 기저, 고윳값분해, 대각화가능행렬 등)부터 시작해 NLP에서 접목 가능한 내용으로 시작한다. 선형대수학, 최적화, 확률론, 통계학 등 머신러닝과 NLP 알고리즘을 이해하고 구현하는 데 필수적인 기초 개념을 익힐 수 있다는 서평의 말이 체감되는 부분이었다. 메인으로는 텍스트 데이터를 다루긴 하지만 일반적인 데이터 분석 방법론까지 자세히 다루고 있어 굳이 텍스트 뿐 아니라 비정형 데이터 분석에도 그대로 적용할 수 있을 것 같다.--- 가장 인상 깊게 읽었던 부분은 3장(자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기)과 9장(대규모 언어 모델이 주도하는 고급 응용 프로그램 및 혁신의 최전선)이었다. 1. 3장 - 자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기- 자연어 처리에서 머.. 2025. 3. 28. [개발서적 추천] 그로킹 알고리즘 (아디티야 바르가바) 솔직히 기존까지 알고리즘 공부를 많이 해봤지만, 매번 기억에 남는 것은 하나도 없었다. 이 책의 제목과 표지만을 봤을 때 조금 달랐던 점은, 자바 또는 파이썬 코드 위주의 알고리즘 문제 풀이 서적과 다르게 어떻게든 이해시키려고 노력한다는 것이었다. 정의를 먼저 소개하고 활용법을 제시하기보다 문제 상황을 먼저 던진 다음, 이런 경우라면 어떻게 해결할 수 있겠는가? 라는 질문으로부터 출발하는 방식이 매우 마음에 들었다. 여기서 간단히 내가 회사에서 하는 업무를 소개하자면, Elasticsearch/OpenSearch와 같은 검색엔진 클러스터를 구축 및 관리하는 역할로 파면 팔수록 Computer Science적 지식을 필요로 하는 분야다. (깊게 들어가면 사실 그렇지 않은 분야가 있겠냐만은..) 아래 두 가.. 2025. 3. 14. [개발서적 추천] 모니터링의 새로운 미래 관측 가능성 은 현대 IT 운영 환경에서 관측 가능성에 대한 본질적인 가치를 탐구하는 데 깊이를 더해주는 소중한 자료입니다. 책은 모니터링과 관측 가능성의 차이에 대한 명확한 이해를 제공하며, 관측 가능성이 화이트박스와 예측 영역을 다루면서 미래 이벤트를 예측하고 IT 운영을 자동화하는 데 초점을 맞추고 있다는 사실을 독자에게 명확하게 전달합니다.여러 핵심 키워드인 메트릭, 로깅, 트레이싱, 쿠버네티스, 서비스메쉬, 프로메테우스, 그라파나, 오픈텔레메트리를 통해 관측 가능성의 핵심 개념과 이를 실제로 구현하는 방법을 자세히 살펴볼 수 있습니다. 이를 통해 독자는 이러한 도구와 기술들이 어떻게 현대 IT 시스템에서 중요한 역할을 하는지에 대한 실전적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.저자는 특히 시계열 데이터베이스의 중요성.. 2024. 1. 13. [Spring] Interceptor (feat. Servlet의 Filter 비교) Spring Interceptor 깊게 알아보기 오늘은 Spring Interceptor에 대해 깊게 알아보도록 하겠습니다. 이 포스팅은 @dev.pedia 인스타그램 게시물을 기반으로 작성되었습니다. Spring Interceptor란? Spring Interceptor는 Controller에 들어오는 요청(HttpRequest)과 응답(HttpResponse)를 ‘가로채는’ 역할을 하는 객체입니다. Interceptor를 활용하면 Controller의 로직을 수정하지 않더라도, 요청-응답의 사전/사후에 제어가 가능합니다. 예를 들어, 요청 전 Session에서 로그인 여부를 확인 후 로그인 페이지로 redirect 하는 등의 작업이 가능합니다. Spring MVC Request Lifecycle Sp.. 2023. 10. 15. 이전 1 2 3 4 ··· 20 다음 반응형
