Jost Do It!

1. Introduction$  p\left ( y=c|x,\theta \right )\propto p\left ( x|y=c,\theta \right )p\left ( y=c|\theta \right ) $베이즈룰에 따른 generative classifier여기서 $ p\left ( x|y=c, \theta \right ) $ 인 class-conditional density를 어떻게 적절한 형태로 표현할지가 핵심 사항   2. Bayesian concept learningㄱ. 개념 학습(concept learning)이진 분류(binary classification)와 유사x가 concept C에 속하면 f(x) = 1이고, 아니면 f(x) = 0어떤 요소들이 C 개념에 속하는지 판단하는 지시함수 ..

1. Introduction확률에 대한 두가지 관점빈도론자(frequentist): 장기적인 관점에서 사건의 발생 빈도에 초점을 맞춤 베이지안(Bayesian): 확률은 불확실성을 정량화하기 위해 사용된다. 따라서 사건보다는 정보에 초점을 맞춘다.장점: 사건에 대한 불확실성을 모델링하기 때문에 1. 관측이 적거나 2. 단기적으로 관측된 사건에 대해서 해석할 수 있다. 이 책에서는 베이지안 해석 관점을 채택함다만, 확률론의 기본 원칙은 빈도론자나 베이지안 모두 동일하게 적용된다.   2. A brief review of probability theory$  p\left ( A \right ) $: 사건 A가 발생할 확률 $ p\left ( \bar{A} \right ) $: 사건 A가 발생하지 않을 확률 ..

1. Machine learning: what and why?머신 러닝 정의: 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾고, 패턴을 이용해서 데이터를 예측하는 방법론 1-1. 머신러닝 유형지도학습(predictive / supervised learning)목표: 입력 데이터(x)로 부터 결과 데이터(y)을 예측하는 모델을 학습하는 것데이터셋이  $ D={\left ( x_{i}, y_{i} \right )}_{i=1}^{N} $ 로 학습을 위해 입력데이터와 결과데이터가 필요함 문제 유형분류(classification): 결과 데이터가 범주화된 경우 (categorical)회귀(regression):  결과 데이터가 수치인 경우 (real-valued) 결과 데이터(y)를 예측하기 위해 입력 데이터(x)를 이용해 근..

우리 회사는 연혁이 오래된 터라 아직은 온프레미스 서버를 사용 중에 있다. 나도 회사의 시스템에 적응을 한지 오래라 클라우드의 필요성에 대해 잊고 있었는데, 오늘 아래와 같이 여러 서비스에서 셧다운이 발생했다.  오늘 오전에 발생한 문제는 오후 2시가 넘어서도 아직 해결되고 있지 않다.  원인으로는 서버실에서 작업 중 스토리지 스위치가 꺼진걸로 보이는데, 이로 인해 VM 내에서 동작 중이던 서비스, DB, 시스템 등이 모두 셧다운되었다. 사실 조그만 서비스라면 서버나 스토리지, 네트워크 등 관리 필요성이 크지 않아서 서버 유지 비용이 크지 않은데, 규모가 커지게 되면 이에 대한 비용이 크게 증가한다. 특히 서비스 규모가 커짐에 따라 증설하거나 감축하는 경우 온프레미스 서버는 클라우드에 비해 복잡하고 번거..

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1. 개요도커 컴포즈를 통해 컨테이너를 실행하는 환경에서 일부 서비스의 스크립트 내용이 변경돼 컨테이너를 재실행하였다.docker compose downdocker compose up하지만 변경된 스크립트 내용들이 컨테이너에 반영되지 않고, 여전히 이전 스크립트 내용으로 실행되는걸 확인하였다. 아래 명령어로 이미지를 재빌드를 해도 변경된 스크립트 내용은 반영되지 않았다.docker compose build --no-cache 2. 원인도커는 이미지를 생성하고, 그 이미지를 통해 컨테이너를 실행한다.그리고 컨테이너를 재실행하면 기존 이미지를 재사용해 컨테이너를 다시 생성한다.도커의 이미지 목록은 다음 명령어로 확인할 수 있다.docker image ls  만약 기존 서비스 내용들에서 변경이 생긴다면 doc..