2023 활동 - 4학년/[1월 ~ 4월] sw 아카데미 백엔드 과정91 [2023.01.06 / CNU SW 아카데미] 한 주가 끝났다. classification K-nearest neighbor 새로운 데이터와 가장 가까운 k개의 데이터를 보고, 클래스에 라벨링하는 방법 데이터값이 비슷하면 같은 클래스일 것이다. 직관적으로 분류 문제를 풀 수 있다. KNN 한계 - k를 얼마로 잡냐에 따라 결과값이 바뀔 수 있다. - 경계값은 분류가 어렵다. Clustering 지도학습, 비지도 학습, 강화학습이 있었다. 차원을 축소하거나 표현하는 것도 비지도 학습의 일종이다. 클러스터링은 비지도 학습의 일종이 되겠다. 비슷한 애들끼리 세 개의 그룹으로 나눠봐라. 답이 없다. 레이블이 없기 때문이다. K-means clustering 데이터 간의 거리를 계산했을 때, 가장 가까운 내부거리를 가지도록 하는 것 Gaussian mixture cluster.. 2023. 1. 6. [2023.01.05 / CNU SW 아카데미] 팀프로젝트 시작 팀플은 처음이라 떨렸다. 같은 조랑 빨리 친해지고 싶다. CNU SW 아카데미 2기 팀프로젝트 팀 구성 SW 아카데미 활동은 주로 3 가지다. 1. 강의 2. 코딩테스트 3. 팀프로젝트 프로젝트는 주로 웹 서비스가 될 것이다. - 기술적 지원과 설계, 프로젝트 management 가능한가? - 이 정보가 기술적으로 가능한가? 매주 목요일마다 팀 미팅을 할 것이다. - 프로젝트 목표 설계 - 팀 프로젝트는 자유 주제다. - 가끔 이론이나 강사 특강이 있을 수 있음 - 1팀 ~ 15팀까지 배정(4, 5인팀) 프로젝트 진행 계획(설계, 구현, testing) 의사결정을 할 때 싸움난다. 브레인스토밍을 할 때, 약간의 재료가 필요하다. > 프로젝트 주제 찾기 - 평소에 내가 어떤 프로그램을 많이 쓰는가? - 그.. 2023. 1. 5. [2023.01.05 / CNU SW 아카데미] 특강.데이터분석 및 AI 기초3 오전에는 특강 오후에는 팀플이 있었다. 4강. Regression Linear regression 쌍으로 관찰된 연속형 변수들 사이의 관계에 대해서 한 변수를 원인으로 하고 다른 변수들을 결과로 하는 분석 독립변수에 따라 종속변수로 선형으로 예측한다. mse를 최소로하는 값을 구해야 한다. 미분값이 0이 되는 값을 찾는다. 높은 차수의 모델을 선택하는 것은 좋은가? 오버피팅을 조심하라. 너무 잘 표현하려고 하면 과대적합이 일어나 일반적인 모델에서 성능이 떨어질 수 있다. 데이터에 대해 적절한 회귀 모델을 찾으려고 한다. 해결법 ) 규제를 둔다. regularzation Gradient descent 손실함수를 최소화하는 방법으로 최적값을 찾아야 한다. 1. w를 어느 방향으로 바꿔줘야 하냐? -> 미분을.. 2023. 1. 5. [2023.01.04 / CNU SW 아카데미] 백엔드 미니 데브코스 도서관 교육실에서 오후 수업을 시작했다. 김송아 강사님 코딩은 외우는 것이 아니라 외워질 때까지 하는거다. 실무에서는 코딩을 알려주지 않는다. 구글이 알려준다. 구글링은 해본 사람이 할 줄 안다. Q. JDK JRE 의 차이점은? : JDK - Java Development Kit JRE - Java Runtime Envirment, 자바 구동 환경 Q. 게임이 자바로 깔려서 있다면? : JRE 도 같이 깔린다. 컴퓨터에 JRE가 여러 개 깔릴 수 있다. 1.8 아니면 11이 안정화 되어 있기 때문에 거의 모든 회사가 가지고 있는 버전이다. 프로젝트가 2개가 있다. 개인 프로젝트 하나랑 개인 프로젝트의 결과물을 보고 팀을 할 수도 있다. 개발자는 학점과는 상관이 없다. 포트폴리오가 중요하다. 이번 경험을.. 2023. 1. 4. [2023.01.04 / CNU SW 아카데미] 특강.데이터분석 및 AI 기초2 두 번째 특강 날이다. 2강. 데이터 전처리 오늘은 pandas 라이브러리로 데이터 전처리를 하는 법을 배웠다. 기계학습을 들을 때, 많이 사용했어서 중요한 부분만 간략하게 정리했다. • isna() : 결손값 여부 • fillna() : 데이터 결손값 처리 • next() : 헤더 제거 • groupby() : 데이터 그룹핑 • mean() : 평균 계산 • corr() : 상관 관계 계산 • count() : null 아닌 값의 개수 계산 • describe() : 데이터 간단 분석 • min(), max(), mean(), sum() • pivot() : 행과 열을 변환 • sort_values() : 데이터 정렬. 3강. 데이터 시각화 matplotlib 라이브러리를 이용하여 데이터 시각화에 대해.. 2023. 1. 4. [2023.01.03 / CNU SW 아카데미] 특강.데이터분석 및 AI 기초1 오전 10시에 양희철 교수님의 특강이 있었다. 어제는 하루종일 정보화 본부에만 있었는데, 도서관 강의실에서 특강이 열린다고 해서 기대했다. 1강. 데이터분석 개요 전반적인 데이터 기초 설명이다. Regression (회귀 ) 회귀는 상관분석과 비교할 수 있다. 상관분석은 변수 사이에서 상관 관계가 존재하는지를 알아보는 것이다. 상관계수를 알아내어 양의 상관관계인지, 음의 상관관계인지 무상관인지 알아낸다. 반면, 회귀는 두 관계의 함수를 구하는 것이다. 인과관계를 설명할 수 있다. 두 변수의 함수를 찾아서 예측까지 가능하다. 예시 1 ) 보스턴의 집값을 예측하라. (왼쪽 그래프) 집의 크기에 따라서 집값이 완전하게 결정되지는 않지만 어느 정도 의미 있는 예측이 가능하다. 예시 2 ) 연도별 북극 얼음의 크.. 2023. 1. 3. [2023.01.02 / CNU SW 아카데미] 시작이 반이다. 자바 입문 Part1. 자바 시작하기 1. Java 란? 자바는 객체 지향 프로그래밍 언어다. - 프로그래밍 : 컴퓨터 프로그램을 만드는 일 - 프로그램 : 컴퓨터에서 특정 작업을 수행하는 명령어들의 모음 프로그래밍 언어 명령어를 만들기 위해 프로그래밍 언어를 사용 사람이 컴퓨터와 의사소통 할 수 있는 도구 특정 작업의 흐름대로 컴퓨터가 수행할 수 있도록 프로그래밍 언어를 작성 - 소스코드 : 프로그래밍 언어로 작성한 명령어 - 소스파일 : 프로그래밍 언어로 작성하여 저장한 파일 프로그래밍 언어가 어떻게 실행될까? - 기계어 : 실제로 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어, 0과 1로 이뤄진 이진코드 - 컴파일러 : 프로그래밍 언어로 작성된 명령어를 기계어로 번역 사람 -> 프로그래밍 언어(소스코드) -> 컴파.. 2023. 1. 2. 이전 1 ··· 5 6 7 8 다음
