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What is Lasso Regression? Lasso Regression is an extension of linear regression designed to reduce overfitting and improve model simplicity. It’s especially helpful when dealing with high-dimensional data by automatically eliminating irrelevant features, making the model more interpretable and efficient. Table of Contents Concept of Lasso Regression Lasso stands for Least Absolute Shrinkage and Selection Operator. It is a linear regression model that includes an L1 regularization term to penalize large coefficients. ...

What is RNN (Recurrent Neural Network)? In many real-world applications, especially in natural language processing and time series prediction, data comes in sequences. Unlike traditional neural networks, which treat each input independently, RNNs are designed to handle sequential data by maintaining memory of previous inputs. This makes them useful for understanding the context in tasks like speech recognition, language modeling, and more. Table of Contents Concept of RNN RNN stands for Recurrent Neural Network. It is a type of neural network where connections between nodes form a directed cycle. This cycle allows information to persist, making it ideal for sequential data. ...

1. FAISS란? FAISS(Facebook AI Similarity Search)는 Facebook AI Research에서 개발한 **고차원 벡터 유사성 검색과 최근접 이웃 탐색(Nearest Neighbor Search, NNS)**을 위한 라이브러리입니다. 벡터 데이터를 효율적으로 처리하고, 대규모 데이터셋에서 빠른 검색 성능을 제공하도록 설계되었습니다. FAISS는 특히 고차원 벡터를 다루는 머신러닝 및 딥러닝 응용 프로그램에서 중요한 역할을 합니다. 이미지 검색, 자연어 처리(NLP), 추천 시스템 등에서 널리 사용됩니다. Table of Contents 2. 주요 특징 1) 빠른 유사성 검색 고차원 데이터에서 벡터 간의 유사성을 빠르게 계산. 유클리디안 거리(Euclidean Distance), 코사인 유사도(Cosine Similarity) 등 다양한 거리 측정을 지원. 2) 효율적인 인덱싱 IVF (Inverted File Index), **PQ (Product Quantization)**와 같은 고급 인덱싱 기법을 사용하여 검색 속도를 최적화. GPU 가속을 통해 대규모 데이터셋에서도 실시간 검색이 가능. 3) 확장성 싱글 머신에서 수십억 개의 벡터를 처리할 수 있는 확장성을 가짐. CPU와 GPU 모두 지원. 4) 오픈소스 Apache 2.0 라이선스로 무료로 제공되며, Python 및 C++에서 사용 가능. 3. FAISS의 작동 원리 FAISS는 기본적으로 다음 두 가지 단계로 작동합니다: ...

1. 코사인 유사도란? 코사인 유사도(Cosine Similarity)는 두 벡터 간의 **각도(Cosine of the Angle)**를 기반으로 유사성을 측정하는 방법입니다. 벡터의 크기(길이)가 아니라 방향에 초점을 맞추기 때문에, 데이터의 크기가 다르더라도 유사성을 계산하는 데 유용합니다. 코사인 유사도의 값은 -1부터 1 사이의 범위를 가지며: 1: 두 벡터가 완전히 같은 방향을 가짐 (가장 유사). 0: 두 벡터가 서로 직각(독립적). -1: 두 벡터가 반대 방향을 가짐 (가장 비유사). Table of Contents 2. 코사인 유사도 공식 두 벡터 $𝐴$와 $𝐵$의 코사인 유사도는 다음과 같이 계산됩니다: ...

1. 벡터 데이터베이스란? 벡터 데이터베이스(Vector Database)는 고차원 벡터 데이터를 저장하고 빠르게 검색할 수 있도록 설계된 데이터베이스입니다. 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 NoSQL 데이터베이스와는 달리, 벡터 데이터베이스는 유사도 검색과 **최근접 이웃 탐색(Nearest Neighbor Search, NNS)**을 최적화하여 대량의 벡터 데이터에서 가장 유사한 항목을 빠르게 찾는 데 특화되어 있습니다. 벡터란? 벡터는 숫자로 이루어진 배열이며, 특정 객체의 특성을 수학적으로 표현합니다. 벡터는 딥러닝 및 머신러닝 모델에서 주로 생성되며, 이미지, 텍스트, 오디오, 동영상 등 다양한 데이터 유형을 숫자 벡터로 변환합니다. ...

1. 유클리디안 거리란? 유클리디안 거리(Euclidean Distance)는 두 점 사이의 “직선 거리"를 측정하는 수학적 척도입니다. 이는 우리가 일상적으로 사용하는 “직선 거리” 개념과 동일하며, 가장 간단하고 직관적인 거리 계산 방법 중 하나입니다. 이 개념은 피타고라스의 정리에서 유래하며, 2차원뿐만 아니라 n차원 공간에서도 적용됩니다. Table of Contents 2. 유클리디안 거리 공식 두 점 $𝑃(𝑥_1, 𝑦_1)$와 $𝑄(𝑥_2, 𝑦_2)$ 사이의 유클리디안 거리는 다음과 같이 계산됩니다: $$d(P,Q) = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2}$$ 일반화된 공식 (n차원 공간) n차원 공간에서 두 점 $P(x_1, x_2, …, x_n)$과 $Q(y_1, y_2, …, y_n)$ 사이의 유클리디안 거리는 다음과 같습니다: ...

BM25란 무엇인가? BM25는 정보 검색(IR, Information Retrieval) 분야에서 널리 사용되는 가중치 기반 검색 알고리즘입니다. 검색 쿼리와 문서 간의 유사도를 계산하여 관련도가 높은 문서를 반환하는 데 사용됩니다. BM25는 TF-IDF를 기반으로 확장된 모델로, 특히 텍스트 검색 시스템에서 효율성과 정확도를 높이는 데 매우 효과적입니다. Table of Contents BM25의 핵심 개념 BM25는 TF-IDF의 한계를 보완하며, 문서 길이 정규화와 단어 빈도의 포화 현상을 고려하여 설계되었습니다. 이를 통해 텍스트 데이터의 가변성과 현실적인 단어 분포를 더 잘 반영합니다. ...

RAG (Retrieval-Augmented Generation)란 무엇인가? 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 기술이 급격히 발전하면서, 대규모 언어 모델(LLM)들이 다양한 문제를 해결하는 데 사용되고 있습니다. 그러나 LLM은 모든 정보를 내부에 저장하고 추론하는 방식으로 설계되어 있어, 최신 정보나 방대한 외부 데이터를 활용하는 데 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 입니다. Table of Contents RAG의 개념 RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 대규모 언어 모델(Generation)과 외부 정보 검색(Retrieval)을 결합한 하이브리드 방식입니다. 이 기술은 다음 두 가지 단계를 통해 작동합니다: ...

TF-IDF란 무엇인가? 텍스트 데이터를 처리하고 분석할 때 자주 등장하는 용어 중 하나가 바로 TF-IDF입니다. 이는 문서 내 단어의 중요도를 측정하기 위한 통계적 방법으로, 정보 검색, 텍스트 마이닝, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 이번 포스트에서는 TF-IDF의 개념과 계산 방법, 그리고 실제 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. TF-IDF의 정의 TF-IDF는 Term Frequency-Inverse Document Frequency의 약자로, 단어의 빈도(TF)와 역문서 빈도(IDF)를 결합하여 특정 단어가 얼마나 중요한지를 측정하는 지표입니다. 1. TF (Term Frequency, 단어 빈도) 단어 빈도는 특정 단어가 문서 내에서 얼마나 자주 등장했는지를 나타냅니다. 계산 공식은 다음과 같습니다: ...

리눅스에서 Apahce의 웹사이트 접근제한을 설정하는 방법 Apache 웹 서버를 운영하다 보면 특정 디렉토리나 파일에 대해 접근을 제한해야 할 때가 있습니다. 이럴 때 많이 사용하는 방법이 .htpasswd와 .htaccess 파일을 이용하는 것입니다. 이 글에서는 htpasswd, htaccess 명령어와 각 옵션들을 다루며, 예제를 통해 설정 방법을 안내해드리겠습니다. Table of Contents 1. .htpasswd 파일: 사용자 인증 파일 .htpasswd 파일은 사용자 이름과 비밀번호가 암호화되어 저장된 파일입니다. Apache는 이 파일을 참조해 특정 사용자의 인증을 요구할 수 있습니다. ...