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Seong-Uk's Blog
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A Blog for Machine Learning and Optimization

최종 피드 수집: 2026-03-20 01:17

전체 (32)

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로컬 서버에 k8s cluster 환경 구성하기 part 3 (gitea)

intro
지난번에 이어 로컬서버에 k8s cluster 환경을 구성하고 있습니다. k8s cluster를 구성하는데에서 시작하여 airflow를 k8s 환경에서 동작하도록 구성하는것이 목표입니다. part2, 이번 포스트에는 k

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블로그를 정비해보려 합니다.

hello world,
안녕하세요, 블로그 관리에 한번 중간정비가 필요한 타이밍인것 같습니다. 지속적으로 포스팅을 작성하는데에 불편한 부분들을 계속해서 개선해나가고 있는데요, 블로그를 지속적으로 작성하기 위한 전체적인 그림은 잘

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로컬 서버에 k8s cluster 환경 구성하기 part 2 (rancher, ceph storage)

intro
지난번에 이어 로컬서버에 k8s cluster 환경을 구성하고 있습니다. k8s cluster를 구성하는데에서 시작하여 airflow를 k8s 환경에서 동작하도록 구성하는것이 목표입니다. part2, 이번 포스트에는 k

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로컬 서버에 k8s cluster 구축하기

Intro
이제까지 저는 이미 잘 구성된 k8s cluster환경에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대해서만 다뤄 왔습니다. 하지만 사용하면서 계속 언젠가는 직접한번 구축해보고 모르는 개념들을 다뤄보고 싶었습니다. 이번에 큰맘 먹고

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(GPT-1) Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

상위포스트 : nlp 분야 논문리뷰 및 구현
논문 : https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
구현 :

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The Backpropagation Algorithm(closed form)

Intro
이번 포스트에는 딥러닝의 학습과정에 사용되는 Backpropagation Algorithm에 대해 적어보려 합니다. 예전에 처음으로 AI분야를 공부 시작했을때 아무리 B.P. 에 관한 설명을 찾아보아도 직관적으로 확 와

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(BERT) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 리뷰

상위포스트 : nlp 분야 논문리뷰 및 구현
논문 : https://arxiv.org/pdf/1810.04805
구현 : https://github.com/000namc/paper-implementations/tree/main/v

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Offline A/B testing for Recommender Systems 수식 정리

Intro
이 논문은 Criteo 에서 실제 서비스에 활용중이라고 하는 추천 도메인에서의 offline a/b test 기법에 관한 논문입니다. 추천시스템은 그 구조상 positional bias의 문제로, 과거 추천 결과 로그를

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(Transformer) Attention Is All You Need 리뷰

상위포스트 : nlp분야 논문리뷰 및 구현
논문 : https://arxiv.org/pdf/1706.03762
구현 : https://github.com/000namc/paper-implementations/tree/main/vi

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NLP 분야 논문리뷰 및 구현

Intro
nlp분야의 논문들을 하나씩 정리하고, 구현해보려 합니다. Transformer에서 시작하여 LLM에 이르기까지의 논문을 하나씩 포스팅 해보도록 하겠습니다. 이 포스팅에는 각 모델들의 큰 특징을 요약해서 정리하겠습니다.

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Nginx SSL 적용하기

Intro
개인 서버에 도메인을 구매한 뒤 블로그를 한번 정리하고 있습니다. 각 포스트에 들어갈 이미지데이터를 github에 그대로 올리는건 무리가 있을듯하여 이미지를 서버에 올려놓고 가볍게 불러와 쓸 수 있는 형태를좀 찾아보게

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NLP 분야 논문리뷰 및 구현

Intro
nlp분야의 논문들을 하나씩 정리하고, 구현해보려 합니다. Transformer에서 시작하여 논문을 하나씩 포스팅 해보도록 하겠습니다. 이 포스팅에는 각 모델들의 큰 특징을 요약해서 정리하겠습니다. 각 모델의 구현은 h

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Optimizer 개관

Deep Learning 모델의 학습 과정에서 Optimizer는 매우 중요한 역할을 합니다. 개인적으로는 큰 고민없이 Adam과 AdamW를 사용해 왔으며, 그 의미를 대략적으로만 이해한채 활용해왔습니다. 이는 사용하면서 어딘가

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NLP 분야 논문리뷰 및 구현

Intro
nlp분야의 논문들을 하나씩 정리하고, 구현해보려 합니다. Transformer에서 시작하여 논문을 하나씩 포스팅 해보도록 하겠습니다. 이 포스팅에는 각 모델들의 큰 특징을 요약해서 정리하겠습니다. 각 모델의 구현은 h

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Optimizer 개관

Deep Learning 모델의 학습 과정에서 Optimizer는 매우 중요한 역할을 합니다. 개인적으로는 큰 고민없이 Adam과 AdamW를 사용해 왔으며, 그 의미를 대략적으로만 이해한채 활용해왔습니다. 이는 사용하면서 어딘가

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ResNet 논문 리뷰

상위포스트 : vision 분야 논문리뷰 및 구현
논문 : https://arxiv.org/pdf/1512.03385
구현 : https://github.com/000namc/paper-implementations/tree/mai

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GoogLeNet 논문 리뷰

상위포스트 : vision 분야 논문리뷰 및 구현
논문 : https://arxiv.org/pdf/1409.4842
구현 : https://github.com/000namc/paper-implementations/tree/main

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VGG 논문 리뷰

상위포스트 : vision 분야 논문리뷰 및 구현
논문 : https://arxiv.org/pdf/1409.1556
구현 : https://github.com/000namc/paper-implementations/tree/main

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AlexNet 논문 리뷰

상위포스트 : vision논문 리뷰 및 구현
논문 : https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.

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블로그를 시작합니다.

hello world,
안녕하세요, 계속해서 미뤄오던 블로그를 이제는 제대로 관리해보려고 합니다. 한번 살아가는 제 시간들을 차곡차곡 기록하고 싶고, 또 정리가 되지 않는 여러 정보들을 명시적으로 기록함으로써 완전히 저의 것으로

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