폴크(FOLC)

Model Context Protocol(MCP): AI 모델과 외부 도구 간의 연결개요: MCP는 Anthropic이 개발한 개방형 표준으로, 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 AI 모델이 다양한 리소스에 접근하고 작업을 수행할 수 있습니다.​주요 특징:표준화된 인터페이스: MCP는 JSON-RPC 기반의 메시징 프로토콜을 사용하여, 모델이 외부 도구와 통신할 수 있는 구조를 제공합니다.모델 독립성: OpenAI, Google DeepMind, Claude 등 다양한 LLM에서 사용할 수 있도록 설계되었습니다.보안 및 확장성: MCP는 안전하고 확장 가능한 통합을 지원하며, 기업 애플리케이션과의 안전한 통합을 가능하게 합니다.적용 예..

# 많은 데이터를 이용해 데이터들의 패턴을 분석하고 결과를 예측하도록 하는 알고리즘을 설계한다. > 컴퓨터를 이용해서 분석하고 추론하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야 > 경험을 통해 자동으로 문제점과 개선점을 발견하도록 컴퓨터 알고리즘을 구성 > 데이터의 평가 및 일반화를 통해 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리 예제) # 카테고리 분류 모델 : 주어진 데이터 포인터의 클래스를 예측하는 모델 > 먼저 레이블 된 학습 데이터로 학습한 후, 새로 입력된 데이터가 어느 클래스에 속하는 지를 예측 > 카테고리는 때때로 레이블 또는 클래스라고 한다. > 분류 예측 모델링은 입력 변수(X)에서 이산 출력 변수(y)로의 매핑 함수(f)를 근사화 > 분류는 대상이 입력 데이터와 함께 제공되는 지도 학습이다. # 자..