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2023

• 20 02 (NLP) DistilBERT 리뷰 및 설명
• 13 02 (NLP) StarSpace

2022

• 21 09 (NLP) BERTopic 개념 정리
• 16 09 (K8S) 인그레스와 인그레스 컨트롤러
• 16 09 (K8S) 쿠버네티스에서의 CoreDNS
• 15 09 (K8S) 쿠버네티스에서의 DNS
• 14 09 (K8S) 서비스 네트워킹
• 13 09 (NLP) ELECTRA 리뷰 및 설명
• 13 09 (K8S) CNI Weave의 기초 개념
• 12 09 (K8S) 네트워크 기초 정리 - CNI
• 11 09 (K8S) 네트워크 기초 정리 - 도커의 네트워크
• 07 09 (K8S) 네트워크 기초 정리 - 스위치, 라우터, 게이트웨이
• 07 09 (K8S) 스토리지 클래스와 다이나믹 프로비저닝
• 07 09 (NLP) RoBERTa 리뷰 및 설명
• 06 09 (K8S) 퍼시스턴트 볼륨 클레임(Persistent Volume Claim)
• 05 09 (K8S) 퍼시스턴트 볼륨(Persistent Volume)
• 04 09 (K8S) 쿠버네티스의 볼륨(Volumes)
• 03 09 (K8S) 도커의 스토리지(Storage in Docker)
• 03 09 (K8S) 네트워크 정책(Network Policy) 기초 개념
• 29 08 (K8S) Security Context
• 28 08 (K8S) 쿠버네티스 서비스 계정(Service Accounts)
• 28 08 (K8S) 프라이빗 레지스트리로부터 이미지 받아오기
• 24 08 (K8S) Cluster Roles and Role Bindings
• 23 08 (K8S) Role Based Access Controls(RBAC)
• 23 08 (K8S) 쿠버네티스 인가(Authorization)의 기초 개념
• 21 08 (K8S) TLS 보안 기초 개념 정리
• 21 08 (K8S) 쿠버네티스 인증(Authentication) 기초 개념
• 21 08 (K8S) 쿠버네티스 API groups
• 20 08 (K8S) Drain과 Cordon
• 19 08 (K8S) 멀티 컨테이너 파드(Multi Container Pods)
• 19 08 (K8S) 쿠버네티스 환경변수 설정, 컨피그맵(ConfigMap)과 시크릿(Secret)
• 19 08 (K8S) 도커와 쿠버네티스의 매개변수 받는 방법
• 18 08 (K8S) 스태틱 파드(Static Pods)
• 18 08 (K8S) 롤링 업데이트(Rolling Update)
• 18 08 (K8S) 데몬셋(DaemonSet)
• 17 08 (K8S) 파드에 필요한 리소스 설정하기
• 16 08 (K8S) 테인트와 톨러레이션 vs 노드 어피니티
• 15 08 (K8S) 노드 셀렉터와 노드 어피니티
• 14 08 (K8S) 테인트와 톨러레이션
• 10 08 (K8S) 매뉴얼 스케줄링
• 09 08 (K8S) 네임스페이스
• 09 08 (K8S) 명령형과 선언형
• 08 08 (K8S) 서비스(Service) 타입 - NodePort & LoadBalancer
• 08 08 (K8S) 서비스(Service) 타입 - ClusterIP
• 07 08 (K8S) 서비스(Service)의 개요
• 07 08 (K8S) 디플로이먼트
• 04 08 (K8S) 레플리케이션 컨트롤러와 레플리카셋
• 04 08 (K8S) 파드
• 03 08 (K8S) 노드 컴포넌트
• 02 08 (K8S) 컨트롤 플레인 컴포넌트
• 31 07 (Speech Recognition) Wav2Vec2.0 리뷰 및 설명
• 30 07 Vector Quantization과 Codebook 개념 정리
• 28 07 (Speech Recognition) Conformer 리뷰 및 설명
• 26 07 (Speech Recognition) Listen, Attend and Spell (LAS) 리뷰 및 설명
• 25 07 (Speech Recognition) Connectionist Temporal Classification 리뷰 및 설명
• 22 07 (Speech Recognition) VQ-Wav2Vec 리뷰 및 설명
• 21 07 (Speech Recognition) Wav2Vec(1.0) 리뷰 및 설명
• 20 07 (Speech Recognition) 음성 신호 특징 추출과 MFCC
• 19 07 (Speech Recognition) Phonetics
• 18 07 (Speech Recognition) 고전적 음성 인식 기술의 개요
• 17 07 오일러 공식(Euler's Formula) 정리
• 16 07 베이즈 정리 기본 개념
• 12 05 Causal Discovery와 PC 알고리즘
• 11 05 Query2Box_Reasoning Over Knowledge Graphs In Vector Space Using Box Embeddings (논문 및 Stanford CS224w 내용 정리)
• 10 05 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems
• 09 05 (인과추론의 데이터과학) Bayesian Network의 증명
• 08 05 (인과추론의 데이터과학) Bayesian Network의 개념
• 03 05 공부하며 정리하는 인과추론 02
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