​ Collaborative filtering by auto Encoder 협업필터링을 딥러닝 방식의 하나인 오토 인코더로 구현하는데 알아두어야 할 배경지식에 대하여 정리 ​ Machine learning 기계가 명시적으로 코딩되지 않은 동작을 스스로 학습해 수행하게 하는 연구 분야. 인공지능(AI)의 한 분야로 간주된다. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. ​ What’s the difference with ‘Deep learning’? Machine learning은 어떤 문제와 답을 막 던져주면 기계가 계속 풀어내면서 추상적인 원리를 스스로 깨우치고 새로운 문제가 주어져도 스스로 답을 낼 수 있게 하는 것이다.

​ form 태그의 고찰 form tag의 inline 요소 중 **‘action’**과 ‘onsubmit’ 1 2 3 4 5 6 7 8 <form action="/oh my god" onsubmit="return test()"> <input type="submit" value="hahaha"> </form> <script> function test(){ console.log('HHHI') } </script> submit 형태의 input을 클릭하게 되면, submit이 동작하면서 form의 ‘onsubmit’이 실행 이후 에 form 태그의 ‘action’이 실행 즉, 두가지의 행동이 실행됩니다. ​ 비효율적이지만, 만약 위와 같은 코드에서 나중에 실행되는 action은 동작하지 않게 하고 싶다면.

‘NAVER’ HyperCLOVA의 한국어 모델 2021.05.25 NAVER AI NOW reference 내용 중 HyperCLOVA의 자연어 전처리 과정의 토근화 방법에 대하여 정리 ​ 데이터 토큰화 자연어 처리를 위한 문장 데이터 토큰화에 대한 NAVER의 처리 방법을 정리해보겠습니다. 말뭉치를 어떻게 구성하고 나눌 것인가에 대한 고민 → 서브워드 토크나이저를 활용. 서브워드는 어떤방식으로 진행할 것인가? → Byte-Pair Encoding (BPE)를 사용 그 중에서도 Morpheme-Aware Byte-Level BPE (형태소 단위 분리)을 사용 Morpheme-Aware Byte-Level BPE는 많은 메모리를 필요로 하여 말뭉치 데이터의 크기를 최적화하는 것이 필요함.

​ 웹 개발을 위해 인터넷의 레퍼런스들을 참고하다보면, 눈에 띄는 기호가 있습니다. $ 이게 뭘까요.? 검색해보니 제이쿼리라는데 많이 쓰이는 것 같습니다. 이에 알아봅시다! ​ jQuery란? jQuery(제이쿼리)는 HTML의 클라이언트 사이드 조작(ex. 사용자가 어떤 버튼을 누른다. 사용자가 드랍박스에 선택지를 고른다.)을 단순화 하도록 설계된 크로스 플랫폼(여러 종류의 컴퓨터 플랫폼에서 동작할 수 있다는 것)의 자바스크립트 라이브러리다. 존 레식이 2006년 뉴욕 시 바캠프(Barcamp NYC)에서 공식적으로 소개하였다. 출처: 위키백과 최대한 구체적으로 알아보았는데요. 이 내용이 이해되었다면 다음으로 넘어갑시다.