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오늘은 Fuzzing 공부를 좀 했다 LLM을 이용한 prompt Fuzzing을 공부 중인데 지금도 활발하게 연구되고 있는 만큼 확실한 것이 없어 조금 공부하기가 어렵지만!!!! 살아있는 것을 보는 것처럼 생기가 넘치는 주제다. 오늘 공부한 것 중에 생긴 의문점은 oss fuzz gen을 연구하며 coverage를 반영한 prompt Fuzzing이 되면 성능이 더 좋아질 거라고 생각했는데 문제는 언제 prompt 생성을 멈출 것인지. 즉, 어느 정도까지를 만족할만한 coverage라고 생각할 것인지 기준을 정하기가 애매하다는 것이었다. 그 문제에 대한 한 가지 답을 논문을 읽으면서 찾으려고 한다.(아직 모른다는 뜻😉) 내일은 oss fuzz gen의 custom prompt를 만들어 fuzzing을 ..

방학하고 일본 여행 다녀오고 다시 본격적으로 공부를 해보겠습니다... 이번 방학의 목표는 우선순위 순서대로백엔드 사용한 프로젝트 하나 하기LLM langchain 한번 써보기일본어 & 영어 공부가 될 것 같습니다. 오랜만에 다시 노트북을 켜서 한 일은... 폰트 변경..ㅎ 예뻐야 할 맛 나니까~ 2019년인가 이후로 한번도 VSCODE 폰트를 안바꾼거 같은데 https://github.com/JetBrains/JetBrainsMono 이걸로 바꾸고 깔끔하게 하지메마쇼~ 始めましょう。 오늘은 백엔드를 위해 Nomad Coder 캐럿마켓 2024 버전을 들을 겁니다. 첫날이니까 #3 [🔥 2024 UPDATE 🔥] TAILWIND 를 깔끔하게 마무리 해보죠. Tailwind웹페이지를 만들다 보면 꼭 만나게 ..

🔗 451. Sort Characters By FrequencySorting 문제였다! 쉬었다!야호빈도 수 에 따라 출력하면 된다. tree 라면 e가 2번이여서 eetr 또는 eert가 가능하다. dictionary에 저장하고 정렬한 후 출력해줬다. import operatorclass Solution:    def frequencySort(self, s):        dictionary = {}        for w in s:            try:                dictionary[w] += 1            except KeyError:                dictionary[w] = 1        di = sorted(list(dictionary.items(..

🔗 1528. Shuffle String오늘은... 종강일...너무 피곤해서.... 비기너 문제로 했다...😶내일부터 다시 화이팅...class Solution: def restoreString(self, s: str, indices): answer_list = ["" for _ in indices] answer = "" for idx, index in enumerate(indices): answer_list[index] = s[idx] for w in answer_list: answer += w return answer

오늘은.. 자료구조 시험이 있었고, 내일은 데이터 사이언스 시험이 오전에 있어서 싹 한번 정리했다.정렬 부분은 제대로 정리해서 아주 뿌듯, 이전에 쓴 게시물에 코드를 추가해 줬다. 2024.06.17 - [데이터 사이언스] - Getting to know Your Data & Data preprocessing Getting to know Your Data & Data preprocessingGetting to know Your DataData objects and Feature TypesNominal - {red, blue, white,... } Binary - 0, 1Ordinal - {small, medium, large}Numeric Ratio-scaledInterval-scaledBasic Sta..

Netflix PrizeRecommendation and Collaborative FilteringKNN-based MethodsMartrix FactorizationRecent RecommendersCase StudyNetflix PrizeRMSE(Root Mean Square Error)$\frac{1}{\left|R \right|}\sqrt{\sum_{(i,x)}^{}(\hat{r}_{xi}-r_{xi})^2}$넷플릭스 원래 RMSE 인 0.9514에서 10% 더 줄여라!Recommendation and Collaborative Filtering추천 알고리즘의 종류User Profile matchingContent based recommendationCollaborative filtering(usi..

What is cluster analysisCategories & Basic Concepts of ClusteringPartitioning MethodsHierarchical Methods⬇️ 여기부터Integration of Hierarchical & Distance-based ClusteringDensity Based MethodsSummaryIntegration of Hierarchical & Distance-based Clusteringhierarchical clustering 은 데이터가 커짐에 따라 너무 시간 복잡도가 커져버림, 차라리 K-means 쓰는 것이 나을 정도BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)Pha..

What is cluster analysisCategories & Basic Concepts of ClusteringPartitioning MethodsHierarchical Methods⬇️ 여기부터Integration of Hierarchical & Distance-based ClusteringDensity Based MethodsSummaryIntegration of Hierarchical & Distance-based Clusteringhierarchical clustering 은 데이터가 커짐에 따라 너무 시간 복잡도가 커져버림, 차라리 K-means 쓰는 것이 나을 정도BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)Pha..