언젠가는 올려야지 싶었던 케이쉴드주니어 교육을, 수료식이 끝난 오늘 간단하게 정리한다. 케이쉴드주니어 (kshieldjr.org) 케이쉴드주니어 케이쉴드주니어 www.kshieldjr.org 내가 지원했었던 기수다! 처음엔 개발 커리 타고자 했는데, 왜 자꾸 나도 모르게 보안 쪽으로 흥미가 가는지 마음은 거스를 수 없나보다,, 연차 쓰고 지필, 면접 보고 교육에 합격했다. 그 이후로는 평일 18시 ~ 22시, 토요일 9시 ~ 18시 동안 시스템, 네트워크, 웹 등의 보안 공통 교육과 이 중 모의해킹 분야의 심화 과정을 들었다. (단기는 모의해킹/컨설팅 만 개설됨.) 교육을 듣는 중, 팀 프로젝트를 진행하였고 이로 인해 정말 좋은 경험을 했다. (뭐든지 처음이 인상 깊다고, 다른 플젝을 하더라도 항상 이 ..
: NLP 플젝 진행 -> data 전처리에서 분석, 논문으로 넘어갔다. 분석 모델 정리해서 모르는 거 여쭤봐야겠다. 1. chr 1) 전이학습 모델 unlabeled data -> Language Model learning -> 문서 분류, 질의응답, 번역 -> 신경망 추가 2) 사전 학습 모델 상대적으로 적은 자원 -> nlp 수행 2. structure 1) input representation - 세 가지 임베딩 값의 합으로 구성됨 (1) Token Embeddings - Word piece 임베딩 방식 - 가장 긴 길이의 sub-word을 하나의 단위로 만듬 -> rare word -> 더 작은 sub-word로 쪼개어짐. => OOV(Out-of-vocabulary)로 처리 -> 모델링 성능 ..
: FGI를 따면서 인물 목소리를 구분해주는 프로그램을 찾아 헤맸다. 하지만 못찾았다. google_핀포인트는 구분 정확도가 높다던데 문제는 영어 밖에 변환이 안 된다. 클로바는 디테일에서 사람이 둘에서 다섯이 되었다. 무튼 돌아돌아 서치하다 음성 인식에 필요한 훈련 데이터를 구현을 학습한다. * 음원 분리 : 여러 개의 음원이 섞여 있는 입력 파형을 개별 음원의 파형으로 분리하는 것 - 음성 강조 or 잡음 제거 * training data => 음성 + 잡음 섞여 있는 파형 필요함 teacher data => 음성만 있는 파형 -> 잡음 섞여 있는 음성 파형에서 음성만 추출하도록 트레이닝함. * Signal-to-Noise ratio(SN비/신호 대비 잡음 비) - dB(단위) - SN비 수치 hig..
220502~220503 https://mlds.ihtsdotools.org/ SNOMED International MLDS mlds.ihtsdotools.org SNOMED CT [introduction] * content - concepts - descriptions - relationsips (Appendix structure -- Appendectomy -- Excision Action) * products and services - concept description relationship refset - full snapshot delta * international services - SNOMED CT browser - Member Licensing and distribution servic..
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