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파이썬

[프로그래머스] 코딩 기초 트레이닝 - 문자열 출력하기(파이썬) str = input() print(str) https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/181952 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 더보기
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨 8기] 멋쟁이 사자처럼 AI스쿨 후기(5.31 기념품 수령 추가) 지난 5월 19일, 짧고도 길었던 멋쟁이사자처럼 AI스쿨 8기의 KDT 과정이 마무리 되었다. 작년 12월 19일에 시작한 부트캠프는 5월 19일까지 약 6개월, 800여 시간의 과정으로 진행되었으며, 메인 파이썬 담당 박조은 강사님(오늘코드), 태블로 담당 강승일 강사님(빅스데이터), SQL 담당 이범재 강사님(위니브), 알고리즘 담당 이호준 강사님(위니브), 파이썬 기초 문법 담당 박두진 강사님(패스트캠퍼스), 통계 담당 유재명 강사님(퀸트랩) 등 6분의 강사님들 + 특강(현업 데이터 분석가)으로 수업이 구성되었다. 데이터 분석가의 업무에 대해 명확하게 이해하지 못했던 시작점이었지만, 약 5개월의 과정을 통해 데이터 분석가가 무슨 업무를 하는지, 데이터 분석가 직무를 수행하기 위해 어떠한 학습을 하고.. 더보기
[서평] 2023 이기적 빅데이터분석기사 실기 기본서(영진닷컴) 2023 이기적 빅데이터분석기사 실기 기본서 2023 이기적 빅데이터분석기사 실기 기본서 이번 23년 4월에 시행된 빅데이터 분석기사 필기 시험(6회)에 응시, 합격 했다. 희소식인지 아닌지 모르는, 빅분기 실기 시험 유형 변경 예정(작업형 3유형, 단답형 필답 → 코딩)공지로 개정된 실기 책을 찾던 도중, 자격증 수험서로 유명한 영진닷컴의 '2023 이기적 빅데이터 분석기사 실기 기본서' 서평 이벤트가 진행되어 서평단에 지원하였다. 저자 소개 나홍석 / 배원성 / 이건길 / 이혜영 /고려사이버대학교 AI·빅데이터 연구소 저서 : 2023 이기적 빅데이터분석기사 실기 기본서 2023 이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서 책의 주제 빅데이터분석기사 실기 준비를 위한 실전 학습 및 독학 최적화로 구성된 완벽 .. 더보기
[서평] 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 개정3판(한빛미디어) 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(개정3판) 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 코딩 학습이 필수가 되어가는 오늘날, 파이썬은 프로그래밍 언어 순위 부동의 1위(22년 티오베 지수 기준)이자 코딩 입문자에게 추천되는 언어로 사용되고 있다. 데이터 분석, 크롤링, 웹사이트 및 서비스 개발 등 다양한 분야에서 활용 되는 파이썬이라, 수 많은 파이썬 입문자 서적이 출간되고 있는데, 파이썬 사용의 꽃이라 불리우는 판다스와 넘파이 라이브러리를 자세하게 설명하는 책은 없는 실정이라, 이번 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석의 개정 3판의 출간 소식을 듣고 서평 이벤트에 참여하였다. 저자 소개 웨스 맥키니(Wes McKinney) : 파이썬 판다스 프로젝트 창시자 現 Voltron Data 최고 기술 책.. 더보기
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] TIL(23.4.25) 추천시스템 추천시스템 정보 필터링 (IF) 기술의 일종, 특정 사용자가 관심을 가질만한 정보를 추천하는 것 콘텐츠 기반(Content-based filtering) 방식 협업 필터링 기반(Collaborative filtering) 방식으로 추천 목록 생성 Matrix Factorization Matrix를 분해하고, 평점 패턴으로부터 추론한 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템의 특성을 추출 메모리 기반 방법 협업 필터링(Collaborative filtering) 기반의 추천 중 사용자가 이전에 평가한 항목의 전체 컬렉션에 따라 등급을 예측하는 방법으로, 기술을 사용하려면 모든 등급, 항목 및 사용자가 메모리에 유지되어야 하는 방법 협업 필터링(Collaborative filtering) 추천시스템 많은 고객들로.. 더보기
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] TIL(23.4.17) CNN 이미지의 사이즈가 불규칙하면 학습을 할 수 없기 때문에 리사이즈할 크기를 지정 # 이미지가 너무 작으면 왜곡이 되거나 특징을 잃어버릴 수도 # 하지만 계산량이 줄어들어 학습속도가 빨라짐 # 이미지가 너무 크면 확대를 하여 왜곡이 될 수도 있지만, 더 자세하게 학습 # 하지만 계산량이 많아서 시간이 오래 소요 => 원본이미지, 계산 시간, 계산 성능에 대한 신뢰를 고려해서 설정 CNN(합성곱신경망) Convolution Neural Network -다층 퍼셉트론(MLP)로 이미지를 flat하게 펼쳐 학습하면 이미지의 지역적 정보(topological information) 소실 >> 합성곱층의 뉴런은 수용 영역(receptive field)안에 있는 픽셀에만 연결하여 이미지의 지역적 정보를 보유 - 다층 .. 더보기
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] TIL(23.4.10) 딥러닝 17주차 학습 목표 1) 기본 네트워크에 대한 동작 방식 학습 2) 심층신경망(DNN), Fully Connected Network, Densely Connected Network 3) 합성곱신경망(CNN) => 이미지, 텍스트 다 사용가능하지만 주로 이미지 분류에 사용 4) 순환신경망(RNN) => 순서가 있는 데이터, 시계열데이터, 자연어처리 등에 주로 사용 딥러닝 => 비정형(이미지, 영상, 텍스트, 음성)데이터에 대한 피처를 추출할 때 알고리즘 내부에서 추출 CNN(Convolutional Neural Network) 합성곱신경망, 시각적 이미지를 분석하는 데 사용, 현재 가장 많이 사용되고 있는 알고리즘 RNN(Recurrent Neural Network)의 약자로, 순환 신경망, 입력과 출력을.. 더보기
[멋쟁이사자처럼 AI스쿨] TIL(23.3.27) 텍스트 분석, 자연어처리 오버샘플링은 1000 개중에 10개 등으로 데이터수가 충분하지 않을 때 사용 언더샘플링은 데이터의 수가 충분할 때 사용 Q. 왜 Accuracy 만으로는 제대로 된 분류의 평가를 하기 어려울까? 예를 들어 암 여부를 예측하는 모델이라고 할 때 현실세계에서 건강검진을 했을 때 1000명 중에 1명이 암환자라면 학습을 했을 때 암환자의 특징을 학습하기도 어려울 뿐더러, 정확도인 Accuracy로 측정하게 되면 모두 암환자가 아니라고 했을 때 99.9%가 정확도로 나오게 됩니다. 1명의 암환자를 제대로 찾지 못했기 때문에 해당 모델은 잘 만든 모델이라고 평가할 수 없습니다. Q. 코퍼스 corpus 란? - 언어 연구를 위해 텍스트를 컴퓨터가 읽을 수 있는 형태로 모아 놓은 언어 - 자료. 매체, 시간, 공간.. 더보기