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![[Nest Js] Nest Js 공식 문서 파헤치기 - OverView 3](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FGMtT1%2Fbtrnln02F4x%2FhGxUlRxH0AOfGKGBs0ZtW1%2Fimg.png)
[Nest Js] Nest Js 공식 문서 파헤치기 - OverView 3
트리스티가 Nest Js를 공부하며 남긴 기록입니다. 틀린 내용은 언제든지 말씀해주세요 ~! 지난 포스팅에서는 Controller란 무엇이고, Nest js의 Controller에서는 어떤 기능을 사용할 수 있는지를 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 Providers가 뭔지 알아보도록 하겠습니다. 📣 Providers란 무엇인가? Providers란 어플리
![[NestJS] Provider와 Module이란?](https://images.velog.io/velog.png)
테스트 코드와 TDD 🧪(feat. 프론트엔드, 백엔드를 위한 테스트 코드)
개발자에게 있어서 테스트란 무엇이고 어떤 존재일까요? :) 여러분들은 TDD에 대해 어떻게 생각하시나요?
🔥 테스트 강의 공지: https://academy.dream-coding.com/pages/6d10a8
🔥 유닛테스트와 TDD: https://academy.dream-coding.com/courses/js-tdd
🔥 리액트와 TDD: https://academy.dream-coding.com/courses/react-tdd
🔥 노드와 TDD: https://academy.dream-coding.com/courses/node-tdd
💡 풀스택 개발 로드맵 ⇢ https://academy.dream-coding.com/pages/roadmap
🚀 엘리와 더 체계적으로 배우고 싶다면 ⇢ 드림코딩 아카데미:
http://academy.dream-coding.com/
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✨ 관련된 영상들
CI/CD ⇢ https://youtu.be/0Emq5FypiMM
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00:00 기술면접 스토리
01:14 테스트란?
02:14 테스트 과정
03:38 테스트 강의 공지 (무료)
05:34 TDD란?
06:03 TDD로 개발해 나가기
07:33 TDD의 장점
08:27 우리 TDD 해아 할까?
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☀️ 드림코딩 엘리
모든 드림코더분들이 개발자로 성장해 나가고 꿈을 이루는 여정에 함께 할 채널입니다 :)
❝Don't forget to code your dream
여러분들의 멋진 꿈을 코딩하세요 ⭐️
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🌐 프론트엔드 개발자 되기 입문자편 영상 목록:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLv2d7VI9OotQ1F92Jp9Ce7ovHEsuRQB3Y
📒 자바스크립트 기초 강의 영상 목록:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLv2d7VI9OotTVOL4QmPfvJWPJvkmv6h-2
💻 개발자라면 누구나 알고 있으면 좋은 지식 💡
https://www.youtube.com/playlist?list=PLv2d7VI9OotSn1ThdDeqvBx8QuRSd01qv
💰 개발자 경력 관리 영상 목록:
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📄 이력서 작성 방법
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📈 IT 트렌드
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📷 개발자 브이로그
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🤗 생산력 향상 팁
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#코딩#개발자#웹개발
![[딥러닝 자연어처리] BERT 이해하기](https://i.ytimg.com/vi/30SvdoA6ApE/mqdefault.jpg)
![[논문 리뷰] GPT-3](https://i.ytimg.com/vi/p24JUVgDkQk/mqdefault.jpg)
[논문 리뷰] GPT-3
Language Models are Few-Shot Learners을 읽고 요약해 보았습니다.
Comments: 40+32 pages
Subjects: Computation and Language (cs.CL)
Cite as: arXiv:2005.14165 [cs.CL]
(or arXiv:2005.14165v1 [cs.CL] for this version)
제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
GPT-2 (밑바닥부터 알아보는 GPT 2강)
GPT-3의 놀라운 자연어 처리 능력은 딥러닝 자연어 처리의 한계를 극복하고, 무한한 잠재성을 보여주었습니다. 현재의 GPT를 이해하기 위해, GPT의 탄생 배경 및 그 기본 지식을 이해하기 위한 시리즈를 마련했습니다. 특히 이번 비디오는 그 시리즈의 두번째 편으로 GPT-3와 같은 구조를 지니고 최초로 제로 샷 러닝으로 많은 자연어 처리 벤치마크 테스트의 최고 점수를 기록한 GPT-2를 다룹니다. GPT-2의 이론 및 작동원리를 다양한 예제를 통해 쉽게 배우실 수 있습니다.
GPT-1 (밑바닥부터 알아보는 GPT 1강)
GPT-3의 놀라운 자연어 처리 능력은 딥러닝 자연어 처리의 한계를 극복하고, 무한한 잠재성을 보여주었습니다. 현재의 GPT를 이해하기 위해, GPT의 탄생 배경 및 그 기본 지식을 이해하기 위한 시리즈를 마련했습니다. 특히 이번 비디오는 그 시리즈의 첫편으로 GPT 이전의 자연어 처리 트렌드와, 트랜스포머의 등장, 그리고 GPT-1의 핵심 기술 설명 및 예제를 주로 다뤄보았습니다.
ELMo (Deep contextualized word representations)
I summarized and visualized ELMo in this short video.
ELMo provides contextualized word embedding which provides dynamic embedding depends on context while Wordvec, or Glove only gives fixed embedding.
![[TF2 with TF Hub] LSTM + Word2vec (movie review classification) practice](https://i.ytimg.com/vi/mtVQpQBb30E/mqdefault.jpg)
[TF2 with TF Hub] LSTM + Word2vec (movie review classification) practice
Colab practice for LSTM with word2vec from tensorflow hub.
practice code link:
https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/10.Word2Vec_LSTM.ipynb
all machine learning youtube videos from me,
https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
![[텐서플로2 + TF Hub] Word2Vec 실습하기](https://i.ytimg.com/vi/p1ETojsnXYk/mqdefault.jpg)
[텐서플로2 + TF Hub] Word2Vec 실습하기
https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/09.Word2Vec.ipynb
제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
트랜스포머 (어텐션 이즈 올 유 니드)
Attention is all you need 논문으로 큰 주목을 받은 Transformer에 대해 심층적으로 알아봅니다. 트랜스포머에 사용된 다양한 기술들도(포지셔널 인코딩, 멀티 헤드 어텐션, 셀프 어텐션, 레이블 스무딩, 레지듀얼 커넥션) 쉬운 예제와 함께 알아봅니다.
제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
![[딥러닝 기계번역] 시퀀스 투 시퀀스 + 어텐션 모델](https://i.ytimg.com/vi/WsQLdu2JMgI/mqdefault.jpg)
[딥러닝 기계번역] 시퀀스 투 시퀀스 + 어텐션 모델
시퀀스 투 시퀀스 + 어텐션 (seq2seq2 + attention)을 활용한 기계번역에 대해 알아봅니다.
주요 개념
1. seq2seq
2. attention
3. teacher forcing
참고자료:
NEURAL MACHINE TRANSLATION
BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE
https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf
제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
![[딥러닝] LSTM 쉽게 이해하기](https://i.ytimg.com/vi/bX6GLbpw-A4/mqdefault.jpg)
[딥러닝] LSTM 쉽게 이해하기
LSTM 소개 영상입니다. LSTM의 탄생 배경을 쉽게 예제와 함께 설명 드리고, 그 작동원리에 대해서 수학적으로 자세히 설명드립니다.
제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
![[딥러닝] RNN 기초 (순환신경망 - Vanilla RNN)](https://i.ytimg.com/vi/PahF2hZM6cs/mqdefault.jpg)
[딥러닝] RNN 기초 (순환신경망 - Vanilla RNN)
RNN 기초를 이해하기 위한 영상입니다. 품사 분류와 감정 분류를 예제로 RNN의 구조 및 작동원리를 담아보았습니다.
![[딥러닝] 텐서가 무엇인가요?](https://i.ytimg.com/vi/m0qwxNA7IzI/mqdefault.jpg)
[딥러닝] 텐서가 무엇인가요?
딥러닝에서 사용되는 텐서의 개념에 대해 자연어 처리, 이미지, 비디오 처리의 예제와 함께 쉬운 이해를 돕기위해 정리해보았습니다.
제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
