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웹 개발을 시작하려는 분들이라면 한 번쯤 들어봤을 Flask..! 이번 글에서는 WSL 환경에서 VSCode로 Python 가상환경을 만들고, Flask 앱을 설치한 후 직접 서버를 실행하고 종료하는 전 과정을 정리해봤습니다. ⬇️ VSCODE가 준비되어있지 않다면 아래 블로그 글들을 따라 환경을 준비해주세요! 실패 없이 Window 환경에서 WSL 2와 VScode 통합하기안녕하세요! 😊 환경 구축이란 게 쉽지 않고 작은 실수만으로 제대로 설정하기 어려울 수 있습니다. 저도 초반에는 많이 맸어요.🥹 그러나 이 가이드에 나열된 과정을 차근차근 따라오시면 비yiheeju.tistory.com 가상환경 생성 (WSL + VSCode 터미널) / Flask 설치먼저 프로젝트 폴더를 만들어서 그 안에 가..

웹 개발을 시작하거나 서비스를 만들 때 백엔드는 빠질 수 없는 요소입니다. 그리고 이 백엔드 개발에서 CRUD는 반드시 한 번쯤은 들어보게 되는 개념이죠.이번 글에서는 오랜만에 돌아온 만큼!! 웹 개발의 기본이자 모든 데이터 처리의 핵심인 CRUD가 무엇인지, 왜 중요한지, 실제로 어떻게 활용되는지를 함께 알아보려고 합니다. CRUD란?CRUD는 데이터를 “만들고(C), 읽고(R), 고치고(U), 지우는(D)” 작업의 약자이며, CRUD(C-R-U-D)는 소프트웨어에서 데이터를 다룰 때 가장 기본이 되는 4가지 작업을 의미합니다.약자뜻예시Create생성게시글 쓰기 (데이터를 새로 만들기)Read조회게시글 보기 (데이터를 읽기)Update수정게시글 내용 수정 (데이터를 고치기)Delete삭제게시글..

안녕하세요 간만입니닷... 프로젝트 기간의 블로그 작성 사치를 부려봅니다.  🏠 기본 개념로컬 (Local) 🖥️: 내 컴퓨터에 있는 저장소오리진 (origin) 📦: 내가 포크한 GitHub 저장소업스트림 (upstream) 🌍: 팀의 원본 저장소  🔗 저장소 통합 (팀 단위 버전 관리 준비)1️⃣ 팀 저장소 (업스트림) 포크하기 🍴GitHub에서 팀 저장소를 포크하여 내 계정의 저장소로 복사 2️⃣ 내 저장소 클론하기 🛠️git clone https://github.com/(내 저장소 이름)/(다운받을 저장소).git # 내 저장소를 로컬로 내려받기cd (다운받을 저장소) # 해당 디렉토리로 이동  ..

🔍 배경 설명협업 중 내가 작업하던 코드와 다른 팀원의 수정 코드가 충돌할 가능성이 있음!이를 해결하려면 업스트림의 최신 변경 사항을 내 로컬 브랜치에 반영하는 과정이 필요함.📌 예제 상황나는 feature/my-feature 브랜치에서 작업 중다른 팀원이 main 브랜치에서 같은 부분을 수정하여 업스트림(upstream)에 반영함이를 모르던 나는 나중에 git fetch upstream을 해서 최신 변경 사항이 있음을 알게 됨최신 변경 사항을 내 작업 브랜치에 반영하려면 어떻게 해야 할까? 🤔 ✅ 1. 최신 변경 사항 가져오기업스트림(upstream)의 최신 변경 사항을 가져오고 내 로컬 main 브랜치를 최신 상태로 유지하는 과정git fetch upstream # (1) 최신 변경 사항 가져..

인공지능, 딥러닝을 사용하려면 GPU 가속이 필수적입니다. 특히 NVIDIA 그래픽카드를 사용하는 경우 CUDA를 설치하여 GPU를 활용해야 합니다. 그러나 WSL2 환경에서 CUDA 및 cuDNN을 설정하는 과정은 다소 까다롭습니다.  과거 안전불감증을 가지고 있었던 저는 cuda와 기타 등등... 아무렇게나 지웠다 깔고 많은 시행착오 ( 그래픽카드 하나를 벽돌로 만들고 ) 를 겪으며 환경설정의 중요성과 강한 안전의식으로 환경설정에 많은 시간을 기울이는 편입니다. 환경설정의 스트레스는 겪어본 사람들만이 아는 고통이자 마약입니다. 이번에도 과거 깔아놓은 cuda와 기타 등등등을 처리하고 버전을 맞추며 많은 오류를 만나고 성장했습니다! 크크크 미리 PC 환경을 확인하고 올바른 버전의 CUDA 및 cuDNN..

환경설정을 할 때는 확실하게 해주는 편이 정신건강에 매우 이롭습니다. 하지만 간혹가다 페키지 충돌 이슈 등 다양한 변수가 발생한다면 cuda를 삭제하고 다시 설치해주어야하는데 이때 삭제도 확실히 해주어야합니다. 아래는 설치한 cuda 툴킷을 확실히 삭제하는 방법에 대한 글들을 정리해보았습니다. 1️⃣ 현재 설치된 CUDA 버전 확인 $ nvcc --version # 현재 사용 중인 CUDA 버전 확인nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2025 NVIDIA CorporationBuilt on Wed_Jan_15_19:20:09_PST_2025Cuda compilation tools, release 12.8, V12.8.61Build cuda_..

신경망에서 학습을 위한 핵심 알고리즘 중 하나인 역전파는 연쇄 법칙에 기반을 두고 있다. 이번 글에서는 연쇄 법칙이란 무엇인지 역전파에서 어떻게 활용되는지 그리고 이를 통해 신경망이 어떻게 가중치를 조정하는지 보도록 하자. 1. 연쇄 법칙이란?복합 함수의 미분을 구할 때 사용되는 수학적 원리이다. 함수 z가 y를 거쳐 x에 의존하는 경우 즉 z = f(y), y = g(x)이면, z를 x에 대해 미분할 때 다음과 같이 계산할 수 있다.복합 함수의 미분은 각 함수의 미분 값을 곱하는 방식으로 구할 수 있다. 이 개념이 신경망의 역전파 과정에서 활용된다. 2. 역전파와 연쇄 법칙신경망에서 역전파는 손실 함수(Loss Function)의 기울기를 계산하여 가중치를 업데이트하는 과정인데 이 과정을 수행하기 위해..

신경망의 학습 과정에서 가장 중요한 개념 중 하나는 역전파이며 이는 미분의 원리에 기반을 두고 있습니다. 이번에는 역전파와 미분의 관계에 대해서 알아봅시다.  1. 역전파란?역전파는 신경망의 출력과 실제 정답 간의 오차를 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 알고리즘이다. 이는 손실 함수(Loss Function)의 미분을 이용하여 가중치에 대한 기울기를 계산하고 이를 통해 가중치를 업데이트하는 과정으로 구성된다.역전파의 주요 과정순전파(Forward Propagation): 입력 데이터를 받아 출력을 생성손실(Loss) 계산: 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정오차 역전파(Backpropagation): 손실 함수를 가중치에 대해 미분하여 각 가중치가 손실에 미치는 영향을 계산가중치 업데이트: 경사..

신경망(Neural Network)은 입력 데이터를 받아 연산을 수행한 후 출력을 생성하는 구조를 가집니다. 이 과정에서 가중치(weight)를 학습하기 위해 순전파(Forward Propagation)와 역전파(Backpropagation)가 사용됩니다. 이 두 과정의 원리를 이해봅시다.   1. 순전파 (Forward Propagation)입력 데이터를 받아 출력을 계산하는 과정이 과정에서 Affine Layer(즉, 완전연결층에서 이루어지는 행렬 연산)와 활성화함수(ex) ReLU, Sigmoid, Softmax)가 포함되어져 있음풀어 설명하자면 입력층(Input Layer)에서 입력 데이터를 받아 네트워크에 전달 > 은닉층(Hidden Layer)에서 가중치와 바이어스 적용 후 활성화 함수를 통과..

📌인공지능의 기초와 개념  [혼공머] AI의 역사와 발전: 머신러닝에서 생성형 AI까지요즘 시대가 파이토치 기반을 많이 추구하지만 저는 굳건히 텐서플로우 기반인 혼공머 책 복습하기 해보려고 해요.이유는 그냥 예전부터 정리하고 싶었거든요. 게으른 J 로서 미루고 미루다 드yiheeju.tistory.com  📌 머신러닝과 딥러닝: 차이와 활용  [AI개요] 머신러닝 개요1️⃣ 지도학습 (Supervised Learning)정답(Label) 데이터를 가지고 학습하는 방식이며 정답이 있는 데이터를 머신러닝 알고리즘에 적용하여 규칙을 찾습니다.📌 지도학습 방식✔ 분류 (Classification) →yiheeju.tistory.com  📌 인공지능의 학습 방식 [인공지능개요] 인공지능 학습 방식인공지능은..