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dictionary/terms/silent_error.html

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 <!-- sidebar -->
 <!-- margin-sidebar -->
     <div id="quarto-margin-sidebar" class="sidebar margin-sidebar">
-
+        <nav id="TOC" role="doc-toc" class="toc-active">
+    <h2 id="toc-title">On this page</h2>
+
+  <ul>
+  <li><a href="#참조" id="toc-참조" class="nav-link active" data-scroll-target="#참조">참조</a></li>
+  </ul>
+</nav>
     </div>
 <!-- main -->
 <main class="content" id="quarto-document-content">
@@ -159,9 +165,16 @@ <h1 class="title">silent error</h1>
 
 <p><a href="https://huggingface.co/docs/transformers/index" target="_blank"><img loading="lazy" alt="src: HuggingFace Transformer" src="https://img.shields.io/badge/문서-Huggingface_Transformer-blue"></a></p>
 <hr>
-<p>설명을 추가해주세요.</p>
+<p>조용한 오류(silent error)는 프로그램 또는 코드 실행 중에 발생하는 오류 중에서 명시적인 오류 메시지나 경고 없이 발생하며, 프로그램이 비정상적으로 동작하거나 예상치 못한 결과를 내는 오류를 가리킵니다. 이러한 오류는 디버깅하기 어려우며, 프로그램의 안정성과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다.</p>
+<p>조용한 오류가 발생하는 경우, 프로그램은 오류가 있음에도 불구하고 실행을 계속하며, 이로 인해 예기치 않은 결과를 생성할 수 있습니다.</p>
+<section id="참조" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="참조">참조</h2>
+<ol type="1">
+<li>[silent error의 의미]. https://chat.openai.com/</li>
+</ol>
 
 
+</section>
 
 </main> <!-- /main -->
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dictionary/terms/spectrogram.html

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes">
 
-<meta name="description" content="음성 향상">
+<meta name="description" content="스펙토그램">
 
 <title>딥러닝 용어사전 - spectrogram</title>
 <style>
@@ -130,7 +130,13 @@
 <!-- sidebar -->
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     <div id="quarto-margin-sidebar" class="sidebar margin-sidebar">
-
+        <nav id="TOC" role="doc-toc" class="toc-active">
+    <h2 id="toc-title">On this page</h2>
+
+  <ul>
+  <li><a href="#참조" id="toc-참조" class="nav-link active" data-scroll-target="#참조">참조</a></li>
+  </ul>
+</nav>
     </div>
 <!-- main -->
 <main class="content" id="quarto-document-content">
@@ -142,7 +148,7 @@ <h1 class="title">spectrogram</h1>
 
 <div>
   <div class="description">
-    음성 향상
+    스펙토그램
   </div>
 </div>
 
@@ -159,9 +165,16 @@ <h1 class="title">spectrogram</h1>
 
 <p><a href="https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction" target="_blank"><img loading="lazy" alt="src: HuggingFace audio" src="https://img.shields.io/badge/문서-Huggingface_Transformer-blue"></a></p>
 <hr>
-<p>설명을 추가해주세요.</p>
+<p>스펙트로그램(Spectrogram)은 시간과 주파수를 2차원 그래픽 형태로 나타내는 시각화 도구입니다. 스펙트로그램은 주로 오디오 신호, 음악, 음성 등의 시계열 데이터를 분석하고 표현하는 데 사용됩니다.</p>
+<p>스펙트로그램은 시간에 따른 주파수 변화를 시각적으로 보여줍니다. 가로 축은 시간을, 세로 축은 주파수를 나타내며, 플롯의 색상 농도는 해당 시간과 주파수에서의 신호 강도를 나타냅니다.</p>
+<section id="참조" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="참조">참조</h2>
+<ol type="1">
+<li>[spectogram의 의미]. https://chat.openai.com/</li>
+</ol>
 
 
+</section>
 
 </main> <!-- /main -->
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dictionary/terms/step.html

@@ -159,7 +159,7 @@ <h1 class="title">step</h1>
 
 <p><a href="https://huggingface.co/docs/diffusers/index" target="_blank"><img loading="lazy" alt="src: HuggingFace Transformer" src="https://img.shields.io/badge/문서-Huggingface_Diffuser-blue"></a></p>
 <hr>
-<p>설명을 추가해주세요.</p>
+<p>딥러닝에서 “step(스텝)”은 주로 훈련 알고리즘을 실행하거나 모델 파라미터를 업데이트하는 한 단위 작업을 나타냅니다. 데이터의 여러 <a href="../../dictionary/terms/batch.html">배치(batch)</a>를 사용하여 학습을 진행하며, 전체 학습 데이터를 여러 번(epoch) 사용하는 것이 일반적입니다. 반복 횟수는 학습의 효과와 모델의 수렴에 영향을 미칩니다.</p>
 
 
 

dictionary/terms/token.html

@@ -130,7 +130,13 @@
 <!-- sidebar -->
 <!-- margin-sidebar -->
     <div id="quarto-margin-sidebar" class="sidebar margin-sidebar">
-
+        <nav id="TOC" role="doc-toc" class="toc-active">
+    <h2 id="toc-title">On this page</h2>
+
+  <ul>
+  <li><a href="#참조" id="toc-참조" class="nav-link active" data-scroll-target="#참조">참조</a></li>
+  </ul>
+</nav>
     </div>
 <!-- main -->
 <main class="content" id="quarto-document-content">
@@ -159,9 +165,15 @@ <h1 class="title">token</h1>
 
 <p><a href="https://huggingface.co/docs/transformers/index" target="_blank"><img loading="lazy" alt="src: HuggingFace Transformer" src="https://img.shields.io/badge/문서-Huggingface_Transformer-blue"></a></p>
 <hr>
-<p>설명을 추가해주세요.</p>
+<p>딥러닝에서 “token(토큰)”은 텍스트 데이터를 작은 단위로 분할하는 과정에서 나오는 기본적인 단위를 나타냅니다. 이 단위는 일반적으로 단어, 부분 단어, 문자 또는 하위 단어 단위일 수 있습니다. 토큰화(tokenization)는 텍스트 데이터를 이러한 토큰으로 분해하는 과정을 말합니다.</p>
+<section id="참조" class="level2">
+<h2 class="anchored" data-anchor-id="참조">참조</h2>
+<ol type="1">
+<li>[딥러닝 token의 의미]. https://chat.openai.com/</li>
+</ol>
 
 
+</section>
 
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