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• (AI 생성) 그람 음성균과 양성균 차이, 펩티도글리칸 펩티도글리칸은 N-아세틸무람산(NAM)과 N-아세틸글루코사민(NAG)이 교대로 연결된 고분자로, 세포의 형태를 유지하고 내부의 높은 삼투압으로부터 세포를 보호하는 역할을 합니다. 그람 양성균 (Gram-positive Bacteria) 두꺼운 펩티도글리칸 층: 세포벽의 대부분을 차지하며 구조적 강도를 제공합니다. blog.naver.com · 2026.06.17
• AI 챗봇 품질 평가, 지금 방식으로 충분한가? 모범 답안과 챗봇 답변에 공통으로 등장하는 어구의 비율을 보는 ROUGE, 같은 단어 묶음(n-gram)이 얼마나 일치하는지를 보는 BLEU, 그리고 토큰 단위 정밀도와 재현율의 조화평균을 blog.naver.com · 2026.05.21
• [머신러닝-악성코드 분류] 최상의 N-gram 분류를 활용한 악성코드 정적 분석 N-gram N-gram : 단어나 문자의 연속적인 시퀀스를 이용하여 문자열을 벡터화 - ex) 2gram : apple -> “ap”, “pp”, “pl”, “le” read_file : 파일 읽기 byte_sequence_to_ngram : ngram 라이브러리를 통해 바이트에 대해 n-gram 집계 반환 (바이트 문자열에서 n-gram 리스트를 만듦) binary_file_toNgram_count blog.naver.com · 2025.01.12
• [머신러닝-악성코드 분류] 최상의 N-gram 분류를 활용한 악성코드 정적 분석 N-gram N-gram : 단어나 문자의 연속적인 시퀀스를 이용하여 문자열을 벡터화 - ex) 2gram : apple -> “ap”, “pp”, “pl”, “le” read_file : 파일 읽기 byte_sequence_to_ngram : ngram 라이브러리를 통해 바이트에 대해 n-gram 집계 반환 (바이트 문자열에서 n-gram 리스트를 만듦) binary_file_toNgram_count blog.naver.com · 2025.01.12
• [머신러닝] n-gram기반 API call seq를 이용해 동적 분류기 구현 데이터 예시) api class + api method + api type N-gram 추출 n=4로 설정하고 n-gram을 설정한다. 샘플을 특성화 상호정보(mutual information) 를 사용해 가장 빈도수가 높은 K1=3000개의 N-gram을 가장 많은 정보를 가진 K2=500개의 N-gram.... blog.naver.com · 2025.01.12
• [머신러닝] n-gram기반 API call seq를 이용해 동적 분류기 구현 데이터 예시) api class + api method + api type N-gram 추출 n=4로 설정하고 n-gram을 설정한다. 샘플을 특성화 상호정보(mutual information) 를 사용해 가장 빈도수가 높은 K1=3000개의 N-gram을 가장 많은 정보를 가진 K2=500개의 N-gram.... blog.naver.com · 2025.01.12
• [머신러닝] 자연어에 대한 처리를 위한 문자열 벡터화 기법들 N-gram N-gram은 텍스트에서 연속된 단어나 문자의 그룹을 기반으로 벡터화합니다.. 3. blog.naver.com · 2025.01.12
• [머신러닝] 자연어에 대한 처리를 위한 문자열 벡터화 기법들 N-gram N-gram은 텍스트에서 연속된 단어나 문자의 그룹을 기반으로 벡터화합니다.. 3. blog.naver.com · 2025.01.12