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Machine Learning Types 중 가장 많이 쓰이는 것들을 그림으로 표현하면 아래와 같습니다. 1. 지도 학습(Supervised Learning)의 ‘지도'는 기계를 가르친다(supervised)는 의미입니다. 문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을 ‘지도 학습’이라고 합니다. 앞서 살펴본 손톱 감시 앱은 지도 학습을 이용한 것입니다. 지도 학습은 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는 데에 주로 사용됩니다. 지도 학습은 '역사'와 비슷합니다. 역사에는 과거에 있었던 사건이 원인과 결과로 기록되어 있습니다. 역사를 알면 어떤 사건이 일어났을 때, 그것의 결과로 어떤 일이 일어날지를 예측할 수 있게 됩니다. 마찬가지로, 지도 학습은 과거의 데이터로부..
4. Machine Learning TypesMachine Learning Types 중 가장 많이 쓰이는 것들을 그림으로 표현하면 아래와 같습니다. 1. 지도 학습(Supervised Learning)의 ‘지도'는 기계를 가르친다(supervised)는 의미입니다. 문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을 ‘지도 학습’이라고 합니다. 앞서 살펴본 손톱 감시 앱은 지도 학습을 이용한 것입니다. 지도 학습은 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는 데에 주로 사용됩니다. 지도 학습은 '역사'와 비슷합니다. 역사에는 과거에 있었던 사건이 원인과 결과로 기록되어 있습니다. 역사를 알면 어떤 사건이 일어났을 때, 그것의 결과로 어떤 일이 일어날지를 예측할 수 있게 됩니다. 마찬가지로, 지도 학습은 과거의 데이터로부..
2021.07.18 -
자료구조의 개념은 논리적인 관계로 이루어진 데이터 구성을 말합니다. 즉 데이터 단위와 데이터 자체 사이의 물리적 또는 논리적인 관계를 얘기합니다. 자료구조를 알아야 하는 이유는 컴퓨터에서 처리해야 할 많은 데이터를 모아 효율적으로 관리하고 구조화하는 데 있다. 하나의 값을 저장하는 변수가 아니라 묶음 단위로 값을 저장하는 자료구조 중 배열(array)이 있습니다. 배열에는 객체가 저장되고, 배열에 저장된 객체 하나하나를 원소(element)라고 합니다. 또한 각 원소는 0,1,2,… 순으로 인덱스(index)를 부여받습니다. 배열을 사용하면 좋은 점은 대표적으로 아래와 같이 2가지가 있다. 1. 배열을 생성할 때 원소 개수를 자유롭게 지정할 수 있다. 2. 인덱스를 이용하여 원소에 접근할 수 있어 편하다..
Python 알고리즘 자료구조와 배열(상)자료구조의 개념은 논리적인 관계로 이루어진 데이터 구성을 말합니다. 즉 데이터 단위와 데이터 자체 사이의 물리적 또는 논리적인 관계를 얘기합니다. 자료구조를 알아야 하는 이유는 컴퓨터에서 처리해야 할 많은 데이터를 모아 효율적으로 관리하고 구조화하는 데 있다. 하나의 값을 저장하는 변수가 아니라 묶음 단위로 값을 저장하는 자료구조 중 배열(array)이 있습니다. 배열에는 객체가 저장되고, 배열에 저장된 객체 하나하나를 원소(element)라고 합니다. 또한 각 원소는 0,1,2,… 순으로 인덱스(index)를 부여받습니다. 배열을 사용하면 좋은 점은 대표적으로 아래와 같이 2가지가 있다. 1. 배열을 생성할 때 원소 개수를 자유롭게 지정할 수 있다. 2. 인덱스를 이용하여 원소에 접근할 수 있어 편하다..
2021.07.18 -
오늘날 아이디어를 현실화하기 위해서는 데이터가 필요합니다. 현실을 데이터로 표현할 수 있다면, 컴퓨터의 엄청난 힘으로 데이터를 저리 할 수 있게 됩니다. 그 처리 방법 중의 하나가 Machine Learning 입니다. Machine Learning으로 무엇인가 하려면 당연히 데이터가 필요합니다. 현실을 데이터화 할 수 있다면, 복잡한 현실에서 발견하기 어려운 통찰을 단순해진 데이터로부터 찾아낼 수 있을 것입니다. 이를 통해 현실을 변화시키는 일을 하는 것이 '데이터 산업' 입니다. 데이터 산업은 크게데이터 과학(Science)과데이터 공학(Engineering)으로 분리해볼 수 있습니다. 데이터 과학 - 데이터를 만들고, 만들어진 데이터를 이용하는 일을 합니다. 데이터 공학 - 데이터를 다루는 도구를 ..
3. Start Machine Learning오늘날 아이디어를 현실화하기 위해서는 데이터가 필요합니다. 현실을 데이터로 표현할 수 있다면, 컴퓨터의 엄청난 힘으로 데이터를 저리 할 수 있게 됩니다. 그 처리 방법 중의 하나가 Machine Learning 입니다. Machine Learning으로 무엇인가 하려면 당연히 데이터가 필요합니다. 현실을 데이터화 할 수 있다면, 복잡한 현실에서 발견하기 어려운 통찰을 단순해진 데이터로부터 찾아낼 수 있을 것입니다. 이를 통해 현실을 변화시키는 일을 하는 것이 '데이터 산업' 입니다. 데이터 산업은 크게데이터 과학(Science)과데이터 공학(Engineering)으로 분리해볼 수 있습니다. 데이터 과학 - 데이터를 만들고, 만들어진 데이터를 이용하는 일을 합니다. 데이터 공학 - 데이터를 다루는 도구를 ..
2021.07.17 -
앞의 1번 글의 작업에 더해 추가적으로 나아가 다른 작업을 해볼 것입니다. 만약 손톱을 깨물면 화면에 '손톱'이라는 메시지가 표시되고 큰소리를 나게 하는 앱을 만드는 것입니다. https://ml-app.yah.ac 이 링크를 따라가면 아래 같은 그림을 볼 수 있습니다. 이 서비스는 Teachable Machine 에서 다운로드 한 모델 파일을 이용하여 애플리케이션을 만들어주는 서비스입니다. 1번 작업에서 만든 Model 을 저장했던 파일을 드래그하여 업로드합니다. 업로드가 끝나면 아래와 같은 화면이 나옵니다. 오른쪽 아래의 카메라를 따라 손 동작에 의해 % 값이 달라집니다. 숫자로 표현할 수 있게 되면 비교가 가능해집니다. 비교를 할 수 있으면 선택이 수월해집니다. 손톱과 정상의 수치를 합치면 100%..
2. About Machine Learning앞의 1번 글의 작업에 더해 추가적으로 나아가 다른 작업을 해볼 것입니다. 만약 손톱을 깨물면 화면에 '손톱'이라는 메시지가 표시되고 큰소리를 나게 하는 앱을 만드는 것입니다. https://ml-app.yah.ac 이 링크를 따라가면 아래 같은 그림을 볼 수 있습니다. 이 서비스는 Teachable Machine 에서 다운로드 한 모델 파일을 이용하여 애플리케이션을 만들어주는 서비스입니다. 1번 작업에서 만든 Model 을 저장했던 파일을 드래그하여 업로드합니다. 업로드가 끝나면 아래와 같은 화면이 나옵니다. 오른쪽 아래의 카메라를 따라 손 동작에 의해 % 값이 달라집니다. 숫자로 표현할 수 있게 되면 비교가 가능해집니다. 비교를 할 수 있으면 선택이 수월해집니다. 손톱과 정상의 수치를 합치면 100%..
2021.07.16 -
평소 AI에 관심을 가지고 있었다. 학교에서도 이번 학기에 AI 수업을 들었지만 내용이 어렵고 광범위한 범위를 빠르게 배우다 보니 정확하게 이해, 따로 활용하기 어려워 여름방학에 추가로 공부할 곳을 알아본 결과 머신러닝 야학 인터넷 강의를 찾게 되어 공부하게 되었다. 배울 것은 너무나 광범위하고 어렵기 때문에 차근차근 조금씩 정리하려 한다. Machine Learning 은 기계를 학습시켜 인간의 판단을 위임하기 위해 고안된 기술이다. 예로 전염병의 양성 판정, 자동 번역, 자율 주행과 같이 수많은 작업들이 Machine Learning이라고 불리는 여러 기술들에 의해 구현되고 있고, 구현 되려 한다. 이를 위해 가장 간단하면서 어려운 준비물이 있는데 그것은 'Imagination'이다. 숫자는 인간에게..
1. About Machine Learning평소 AI에 관심을 가지고 있었다. 학교에서도 이번 학기에 AI 수업을 들었지만 내용이 어렵고 광범위한 범위를 빠르게 배우다 보니 정확하게 이해, 따로 활용하기 어려워 여름방학에 추가로 공부할 곳을 알아본 결과 머신러닝 야학 인터넷 강의를 찾게 되어 공부하게 되었다. 배울 것은 너무나 광범위하고 어렵기 때문에 차근차근 조금씩 정리하려 한다. Machine Learning 은 기계를 학습시켜 인간의 판단을 위임하기 위해 고안된 기술이다. 예로 전염병의 양성 판정, 자동 번역, 자율 주행과 같이 수많은 작업들이 Machine Learning이라고 불리는 여러 기술들에 의해 구현되고 있고, 구현 되려 한다. 이를 위해 가장 간단하면서 어려운 준비물이 있는데 그것은 'Imagination'이다. 숫자는 인간에게..
2021.07.15 -
네가 지금 편한 이유는 내리막길을 걷고 있기 때문이야 인생에서 성공하려거든 끈기를 죽마고우로 경험을 현명한 조언자로 신중을 형으로 희망을 수호신으로 삼아
2. 나에게 열정을 준 문구네가 지금 편한 이유는 내리막길을 걷고 있기 때문이야 인생에서 성공하려거든 끈기를 죽마고우로 경험을 현명한 조언자로 신중을 형으로 희망을 수호신으로 삼아
2021.07.15 -
알고리즘이란? 알고리즘은 수학과 컴퓨터 과학, 언어학 또는 관련 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것을 의미한 것, 계산을 실행하기 위한 단계적 절차를 의미한다. 즉 문제 해결에 필요한 계산 절차 또는 처리과정의 순서를 뜻하며 프로그램 명령어의 집합을 의미하기도 한다. 현재 DO IT 자료구조와 함께 배우는 알고리즘 입문, 저자 BohYoh Shibata의 책으로 공부를 하고 있고, 터득한 지식을 정리해서 올릴 것이다. 파이썬이 아직 생소한 부분이 많아 쉬운 부분 또한 함께 정리하려 한다. 1) while 문을 이용한 합계 구하기 while i 0: break cf) // -> 몫 연산자, %-> 나눗셈 연산자 아래는 a와 b를 오름차순으로 정렬하는..
Python 알고리즘 기초알고리즘이란? 알고리즘은 수학과 컴퓨터 과학, 언어학 또는 관련 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것을 의미한 것, 계산을 실행하기 위한 단계적 절차를 의미한다. 즉 문제 해결에 필요한 계산 절차 또는 처리과정의 순서를 뜻하며 프로그램 명령어의 집합을 의미하기도 한다. 현재 DO IT 자료구조와 함께 배우는 알고리즘 입문, 저자 BohYoh Shibata의 책으로 공부를 하고 있고, 터득한 지식을 정리해서 올릴 것이다. 파이썬이 아직 생소한 부분이 많아 쉬운 부분 또한 함께 정리하려 한다. 1) while 문을 이용한 합계 구하기 while i 0: break cf) // -> 몫 연산자, %-> 나눗셈 연산자 아래는 a와 b를 오름차순으로 정렬하는..
2021.07.15 -
1. Matplotlib 그래프 간단 정리 Matplotlib는 파이썬에서 데이터를 차트나 플롯(Plot)으로 그려주는 라이브러리 패키지로서 가장 많이 사용되는 데이터 시각화(Data Visualization) 패키지로 알려져 있다. (Matplotlib 안의 설정을 하나씩 바꿔가면서 기본적인 그림만 보여주며 설명하려 한다.) Line plot fig, ax = plt.subplots() # 괄호 안이 공란이면 1개의 fig 만 만들어 준다. x = np. arrange(15) # 0~14 y = x**2 # x의 2 승 ax.plot( x, y, intstyle=“:”, # 선이 점선으로 표시 marker=“*” # 값들을 *표시 color = “#524 FA1” # 색깔 표시 ) Line style ..
Python 기초 프로그래밍의 간단 정리61. Matplotlib 그래프 간단 정리 Matplotlib는 파이썬에서 데이터를 차트나 플롯(Plot)으로 그려주는 라이브러리 패키지로서 가장 많이 사용되는 데이터 시각화(Data Visualization) 패키지로 알려져 있다. (Matplotlib 안의 설정을 하나씩 바꿔가면서 기본적인 그림만 보여주며 설명하려 한다.) Line plot fig, ax = plt.subplots() # 괄호 안이 공란이면 1개의 fig 만 만들어 준다. x = np. arrange(15) # 0~14 y = x**2 # x의 2 승 ax.plot( x, y, intstyle=“:”, # 선이 점선으로 표시 marker=“*” # 값들을 *표시 color = “#524 FA1” # 색깔 표시 ) Line style ..
2021.07.11