타우루스

하둡(Hadoop)은 방대한 양의 비정형 및 정형 데이터(빅데이터)를 여러 대의 저렴한 컴퓨터(클러스터)에 분산하여 저장하고, 이를 병렬로 빠르게 처리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 자바 프레임워크입니다.동작 원리: 고가의 대형 서버(Scale-up) 한 대를 사용하는 대신, 저렴한 범용 서버(Commodity Hardware) 수십~수천 대를 네트워크로 연결(Scale-out)하여 하나의 거대한 컴퓨터처럼 작동하게 만듭니다.주요 특징: 데이터 서버가 고장 나더라도 시스템이 멈추지 않도록 데이터를 여러 서버에 복제해 두는 결함 내성(Fault Tolerance)과, 연산을 데이터가 저장된 곳으로 보내서 처리하는 데이터 지역성(Data Locality)을 갖추고 있습니다.1. 하둡의 핵심 구성요소하둡은 크..

아파치 스톰(Apache Storm)은 대용량 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 개발된 오픈소스 분산 실시간 연산 시스템(Distributed Real-time Computation System)입니다. 쉽게 비유하자면, 하둡(Hadoop)이 방대한 데이터를 모아서 한꺼번에 처리하는 '배치(Batch) 처리'의 강자라면, 스톰은 끊임없이 밀려드는 데이터를 즉시 처리하는 '스트림(Stream) 처리'의 강자라고 할 수 있습니다. 상세한 개념과 아키텍처, 특징을 구조적으로 설명해 드리겠습니다.1. 핵심 개념 및 용어스톰은 데이터의 흐름을 수도관(Pipe)에 비유한 독특한 용어들을 사용합니다.용어설명비유Tuple (튜플)스톰에서 데이터의 기본 단위입니다. 정형화된 리스트 형태의 데이터 조각입니다.수도관을 흐르..

트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 제안된 모델로, 현대 생성형 AI(ChatGPT, BERT 등)의 근간이 되는 혁신적인 아키텍처입니다. 기존의 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)을 사용하지 않고 오직 Attention 메커니즘만으로 데이터를 처리하는 것이 특징입니다.1. 트랜스포머의 핵심 원리: 셀프 어텐션 (Self-Attention)트랜스포머의 가장 중요한 핵심은 문장 내의 단어들이 서로 어떤 관계를 가지는지 스스로 파악하는 셀프 어텐션입니다.병렬 처리: RNN은 단어를 순차적으로 처리해야 하므로 속도가 느리지만, 트랜스포머는 문장 전체를 한꺼번에 입력받아 병렬로 처리합니다.맥락 파악: "동생이 사과를..

LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 애플리케이션을 개발할 때 필요한 기능들을 조립하기 쉽게 만들어둔 오픈소스 프레임워크입니다. 단순히 LLM에 질문을 던지고 답변을 받는 것을 넘어, 외부 데이터를 결합하거나 특정 도구를 사용하게 함으로써 LLM의 근본적인 한계(최신 정보 부족, 할루시네이션, 단순 텍스트 생성에 국한됨)를 극복하도록 돕습니다.1. LangChain의 핵심 구성 요소 (Core Components)복잡한 개념을 시각적으로 파악하기 위해 랭체인을 이루는 6가지 주요 모듈을 표로 구조화했습니다.구성 요소 (Module)핵심 역할구체적인 활용 예시Model I/O(모델 입출력)다양한 LLM(Gemini, OpenAI 등)과의 표준화된 통신 인터페이스 및 프롬프트 관리사용자 ..

기본적인 확률적 경사하강법(SGD)은 탐색 경로가 지그재그로 크게 진동하거나, 지역 최솟값(Local Minimum)에 갇히는 등의 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 분야에서는 크게 '방향(관성)'을 개선하는 방식과 '보폭(학습률)'을 파라미터별로 최적화하는 방식 두 가지 갈래로 알고리즘이 발전해 왔습니다.1. 방향성을 유지하는 방식: 모멘텀 (Momentum)모멘텀은 물리학의 관성 법칙을 경사하강법에 적용한 알고리즘입니다. 언덕에서 공을 굴릴 때, 처음에는 천천히 구르지만 내리막길의 방향이 유지될수록 가속도가 붙어 점점 빠르게 굴러가는 원리와 같습니다.v_t: 현재 시점의 속도(Velocity)γ: 모멘텀 계수 (보통 0.9 사용, 과거의 속도를 얼마나 유지할지 결정)원리와 효과: 과거에 이..