나는 어떻게 메모하는가?
한가지 방식으로만 메모를 작성하지 않는다. "어떻게 메모하는?"라는 여전히 어려운 질문이다. 어떤 메모가 최선일지에 대해서는 스스로에게 여전히 지금도 매일 던지는 질문이기 때문이다.
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MCP Server는 모델을 관리 및 서빙을 해주는 서버이다.
MCP(Model Context Protocol) Server * MCP Server는 이 Model Context Protocol을 기반으로 한 모델을 실제로 관리하고, 서빙하거나 호출 요청을 받아 처리하는 중앙 서버 MCP
DataFrame은 Pandera로, 모델은 Pydantic으로 데이터를 검증한다.
Pandera: 데이터프레임 검증에 최적화된 도구 주요 장점 * Pandas와 통합: Pandas 데이터프레임에 대해 스키마 기반 검증을 수행합니다. * 유연한 검증 조건: 열 데이터 타입, 값 범위,
Docker 모니터링하면서 죽으면 재시작시키는 스크립트
Docker 재시작 스크립트 #!/bin/bash CONTAINERS=("container1_name" "container2_name") # 감시할 컨테이너 이름 입력 CHECK_INTERVAL=600 # 체크 주기 (초
Tobit Regression은 Censored Data에 적합한 Regression이다.
Tobit Regression * Tobit 회귀(Tobit Regression)는 종속 변수가 특정 값에서 절단(Censored)된 상황에서 데이터를 분석하기 위해 사용되는 통계 기법입니다. * James Tobin이 처음
Monotonic Constraint는 Prediction에 영향을 주지 않는 제약조건이다.
* +1: when the feature increases, the prediction must be greater or equal; * 0: no monotonic constraint (default); * -1: when the feature increases, the prediction
Conformalized Quantile Regression은 예측 불확실성을 정량화한다.
CQR is * **Conformalized Quantile Regression(CQR)**은 예측 불확실성을 정량화하기 위해 개발된 방법으로, 회귀 문제에서 신뢰 가능한 예측 구간을 생성하는 데 사용됩니다. * 전통적인 **Quantile
구성원의 사기를 꺾고 퇴사에 이르게 하는 방법 3가지
대체로 리더로 커리어를 전환하게 되면, 실무에 대해서 집중하기 어려워지게 된다. 실무에 집중하기 보다는 회사와 사람에 대해서 보다 집중해야 하기 때문이다. 즉, 탁월한 리더는 회사와
Signaling Theory
Signaling Theory (신호 이론) * **Signaling Theory(신호 이론)**는 의사소통 과정에서 한쪽 당사자가 정보를 신호를 통해 다른 쪽 당사자에게 전달하는 과정을 설명하는 이론입니다. * 이
책에서 밑줄을 긋기 전 고민해야 하는 것
학교를 다닐 때 밑줄을 많이 친 것은 열심히 공부한 흔적이라고 생각한 적이 있었다. 그래서 항상 열심히 그었다. 공부를 한 것을 티내고 싶었기 때문이다. 물론
책_ 삶의 이야기를 쓰는 법 -모든 순간과 방향에서 끊임없이 쓰자.
글을 잘 쓰고 싶었다. 글 중에도 여러 형태의 글이 있겠지만 스토리가 잘 살아 있는 글을 쓰고 싶었다.흐름 측면에서 어느정도는 상상이 잘 되는 그런
Zero Inflated Negative Binomial Model은 0이 과도하게 많은 데이터에 유용하다.
Motivation * **Zero-Inflated Negative Binomial Model(ZINB)**은 데이터셋에서 0 값이 과도하게 나타나는 경우에 이를 효과적으로 다루기 위해 개발된 모델입니다. 이 모델은 두 가지
활자를 넘어 구조적 측면에서 독서를 해야 하는 이유
작년부터 시작해서 정말 많은 책을 읽었던 것같다. 연단위 100권 이상을 읽었으니 아마 대한민국 연평균 독서량의 100명분을 혼자 한 것이나 다름없었다. 그런데 이렇게 책을 읽다보면,