목록IT 견문록/추가 학습 정리 (10)

국문과 유목민

[git]Git 심화 (ammend, reset, rebase)

해당 게시글은 부스트캠프 AITech 중 이고잉님의 Git강의를 정리한 내용입니다. 아는 내용 등은 조금 빼고 이해가 필요했던 혹은 다시 볼만한 부분에 대해서 간략히 정리했습니다. --ammend ammend는 commit한 내용을 수정하고 싶을 때 사용한다. --ammend를 하면 기존 commit을 복사해서 새로운 이전 Parent(부모)와 동일하게 연결된 commit이 생성돼 master와 연결된다. 단, ammend는 push를 하기 전에만 해야 한다. ammend한 내용을 복원할 수도 있는데, 이때는Reset을 사용하면 된다. (Reset과 Revert, Reset과 Checkout은 헷갈리는 경우가 있다고 한다) HEAD와 master HEAD는 Working direcoty가 어떤 버전과 같..
IT 견문록/추가 학습 정리 2022. 5. 12. 00:29
[Excel] 셀 내 일부 텍스트만 글꼴색 변경(SUB, OBJ Entity 색 변환)

RE 데이터 제작을 함에 있어서 Excel로 불러들여서 Sentence를 볼 일이 생겼다. Subject와 Object Entity에 대해 태깅은 되어있지만, 시각적으로 눈에 띄지 않았다. 따라서 Subject와 Object Entity에 대해서 색상을 표시할 수 있도록 Excel의 매크로 함수를 만들었다. 아래 예시 이미지를 보면 위의 텍스트를 아래와 같이 SUB, OBJ에만 글꼴색을 입힌 형태로 만들 수 있다. 사용방법 1. 하단 파일을 다운 받아, Sentence 열에 SUB와 OBJ 태깅이 되어있는 문장들을 올립니다. 2. 전체 셀을 선택합니다.(ctrl+a) [변경하려는 셀이 선택되어 있어야 합니다] 3. 'ctrl+m'을 입력하시고, 'SUB'(빨간색), 'OBJ'(파란색)을 입력하시면 됩니다..
IT 견문록/추가 학습 정리 2022. 4. 20. 22:35
[NLP] 자연어 기초 용어 정리

용어 정리 NLP Task를 수행하면서, 용어적인 부분이 통일이 되지 않아 커뮤니케이션에 오류가 생긴다고 한다. 따라서 이러한 일들을 미연에 방지하기 위해 동료들 간 용어를 합의하는 과정이 필요하다고도 한다. 그러한 상황이 있을 수도 있고, 다시 정리도 할 겸 NLP관련 기초적인 용어와 정의를 간단하게 정리해보고자 한다. 자연어: 일상적으로 사용하고 있는 언어 그 자체 인공어: 여러 사람의 목적이나 의도에 따라 만든 언어 또는 컴퓨터 언어 자연어처리: 인공지능의 한 분야로 사람의 언어를 컴퓨터가 알아듣도록 처리하는 인터페이스 역할을 하는 것이다. 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)으로 구성된다. 자연어 처리의 최종 목표는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 여러 가지 문제를 수행할 수 있도록 하는 ..
IT 견문록/추가 학습 정리 2022. 4. 12. 00:32
[WandB] Huggingface 라이브러리에서 Sweep 사용하기

서론 (생략 가능) WandB를 활용하면 실험 기록 등을 기록하는데 간편하고, 특히 팀프로젝트 등을 진행할 때 실험 관리를 하기 매우 수월하다. 또한, 한국어 Document도 지원하기 때문에 처음 사용하는 사람들도 쉽게 사용할 수 있다고 생각한다. 하지만 비교적 최근에 생긴 Tool이다 보니 공식 Document이외에 정보가 매우 한정적이었다. 이번에 내가 겪었던 문제도 Huggingface에서 Sweep을 하고자 하니 정보가 많이 부족해서 생겼다. 우선, 공식 Document의 Sweep을 보면 Sweep에 대한 설명이 자세하게 잘 되어있다. 사용법과 간략한 예시 코드도 꽤 잘 정리되어 있다. 따라서 만약 Huggingface를 사용하지 않는 사용자라면 공식 Document만 봐도 잘 할 수 있을 것..
IT 견문록/추가 학습 정리 2022. 4. 4. 23:09
[NLP] Chatbot Summary

Chatbot 사전적 정의) 음성이나 문자를 사용한 인간과의 대화를 통해서 특정한 작업을 수행하도록 제작된 컴퓨터 프로그램. 챗봇과 관련된 인공지능 용어나 동작원리를 아는 것은 챗봇을 더 잘 이해하고 사용하는데 도움이 될 수 있다. 챗봇을 사용함에 있어 중요한 것 중 하나는 챗봇에 대한 기대치를 적절하게 설정해야 한다는 것이다. 따라서 챗봇을 잘 이해한다면 기대치 기대치를 알맞게 설정해 원하는 목적을 위해 더 잘 사용할 수 있을 것이다. NLP, NLU, NLG 챗봇에는 (1) 상대방의 말을 잘 이해하기 위한 NLU 기술, 그리고 (2) 적절한 답변을 생성하기 위한 NLG 기술을 포함하는 다양한 NLP 기술이 챗봇에 적절하게 통합되어야 한다. NLP (Natural Language Processing) ..
IT 견문록/추가 학습 정리 2022. 4. 1. 01:07
[NLP] GPT 강의 정리 (Week 11)

GPT BERT는 Transformer의 인코더 구조를 사용한 모델이라면, GPT는 Transformer의 Dedcoder를 활용한 모델이다. GPT초기 모델은 BERT보다 먼저 등장해 pre-train 언어 모델의 새 지평을 열었다. 입력이 들어오면 어떤 입력이 다음으로 나올지를 생각한다. GPT는 자연어 문장을 분류하는데 아주 좋은 성능을 보여준다. 적은 양의 데이터에서도 높은 분류 성능을 나타내고, 다양한 자연어 task에서 SOTA를 달성했다. 하지만 GPT도 단점이 존재하는데 여전히 지도학습을 필요로 하며, labeled된 데이터가 필수적이라는 단점이 있었다. 그리고 특정 task를 위해서 fine-tuning된 모델은 다른 모델에서 사용이 불가능하다는 단점이 있었다. 여기서 "언어"의 특성 상..
IT 견문록/추가 학습 정리 2022. 4. 1. 01:05
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