태태코딩

Supervised Learing input과 output의 관계를 파악하고 새로운 Data를 예측한다. 치역의 성질을 따라서 classfication/ regression 문제로 나눌 수 있다. classfication 분류선을 그리는 regression예측선을 그리는 Linear Regression 수식 : y=w0 + w1x1+ w2x2 ....... wdxdd : vector의 차원 위의 식은f(x) = 시그마 i=0~d w의 T 즉 전치행렬과 X의 내적으로 표현할 수 있다. 학습:y와 x를 이미 알고있기 때문에, 모델의 실제값과 예측값의 차이를 통해서 W를 임의로 조정하고 다시 구하는 방식을 반복하게 된다. h(x) = redisual(실제값과 예측값의 차이) 의 제곱을 모두 더한다.G..

ADSPhttps://www.dataq.or.kr/www/sub/a_06.do 데이터자격검정 - 데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.www.dataq.or.kr ADSP 시험일정https://www.dataq.or.kr/www/accept/schedule.do 데이터자격검정 - 데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.www.dataq.or.kr ADSP 후기 우선 47회 adsp를 도전했다.나는 소프트웨어학과를 졸업했고, 데이터 분석이랑은 연관이 적었지만, AI에 대해 공부하..

JSP우선 JSP를 통해서 사진을 받을 코드를 작성한다. 사진 업로드 사진 선택 업로드 사진을 넣으면 /upload로 multipart/form-data로 image가 전달된다. Springboot에서 JSP를 사용하려면 설정이필요하다.https://taetaecoding.tistory.com/347 태태개발일지 - SpringBoot에서 JSP사용하는 방법문제 springboot에서 jsp를 사용하려고 하니깐, 문제가 생겼다. 해결 1. /src/main/webapp/WEB-INF/views/**.jsp 이와같은 경로 아래 jsp 파일들을 둔다.2. build.gradle file에 jasper 의존성을 둔다.implementation 'org.apache.taetaecoding.t..

부의 전략 수업 1. 오늘은 가벼운 내용이다. 2. 변화에 대해 대응하라는 것이다. 3. 필자의 경험으로는 필자가 다녔던 회사들은 모두 사라지거나 합병되었다고한다. 4. 필자는 변화에 대응한 직업을 가져야한다고 했다. 5. 예를 들어서 AI에 비유를 했다. 6. 일반 사무직들이 하는 기본적인 일들은 AI로 대체가 가능하게 되었다. 7. 그리고 여러 일들이 AI로 대체되고있다고 한다. 8. 그렇기에 지속적인 소득을 얻기 위해서는 AI로 대체되는 직업에서 나와서 대체가 되지 않는 직업을 찾아 변화에 대응하라는 뜻이다. 9. 나의 생각은 모든 일들이 AI로 대체되고있는건 맞다. 하지만 시간이 좀 걸린다. 10. AI에도 다양한 분야들이 있고, 분명 대체하지 못하는 부분들이 있을 거라고 생각한다. 11. AI와..

효율적인 AI Code 기존 데이터를 처리할 때 train 과 test를 분리하지 않아서 과적합이 일어나는 상황을 볼 수 있었다. 1. 과적합(Overfitting)이란?과적합이란, 모델이 학습 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터(테스트 데이터)에서는 성능이 떨어지는 현상이다. 즉, 학습 데이터만 잘 맞추고 실제로는 예측을 잘 못하는 모델이 된다. 2. 데이터 분할의 중요성이 문제를 방지하려면 데이터를 **train set(학습용)**과 **test set(테스트용)**으로 나누는 게 필수다. 일반적으로 8:2(80%:20%) 비율로 많이 나눈다. from sklearn.model_selection import train_test_split# X: feature 데이터, y: 라벨 데이터라고 가정X_t..

딥러닝 퍼셉트론: 뇌를 구성하는 신경 세포 뉴련의 동작과 유사하다. 뇌에서 뉴런은 신경물질을 전달한다. 이를 유사하게 구현한게 퍼셉트론이다. 입력값과 가중치의 값을 곱하여, 그 값을 1과 0으로 구분하는 것이다.가중치가 높으면 높을 수 록 그 정보는 중요하다는 뜻이다. 바이어스 또한 더하고, 시그모이드나 소프트맥스 함수로, 활성화함수를 통해 출력을 해준다. 컴퓨터는 두 개의 값 0과 1을 입력해 하나의 값을 출력하는 회로가 모여 만들어지는데, 이 회로를 게이트(gate)라고 부릅니다. 초기 형태의 인공 신경망인 단층 퍼셉트론은 간단한 XOR 게이트조차도 구현할 수 없는 부족한 인공 신경망이라는 지적을 받았다. def AND_gate(x1, x2): w1 = 0.5 w2 = 0.5 b..

다중선형회귀 다중 선형 회귀는 x의 값이 여러개인 그래프이다. 이전과 동일하게 식을 작성하면 되는데 기본 선형 회귀와 다른 점은 행렬의 곱을 사용하면 된다는 것이다. X[x1,x2,x3,x4] , W[w1, w2, w3, w4] 를 내적하게 되면 위와같은 식이 나오게 되는 것이다. 여기서 문제는 b이다. b는 마지막에 붙여줘도 되고,X[x1,x2,x3,x4,1] , W[w1, w2, w3, ..

선형회귀x에 대한 변수가 하나일 때단순선형회귀 ex) y = ax + b x는 독립 변수 , y는 종속변수이다. 즉 => x의 값에따라 y값이 변한다.다만 정확하게 계산 하려면 a와 b의 값을 정확하게 알아야한다. 즉: 선형회귀는 a와b의 값을 정확하게 찾아내는 작업이다. 최소제곱법을 사용하면, a와 b를 바로 구할 수 있다. a = sum((x-x평)(y-y평))/sum((x-x평)**2) 평소에는 힘든 최소 제곱법앞으로 만나게 될 문제에는 이 최소 제곱법을 사용하기엔 힘들다!그이유는 실제 예시들은 변수가 많은 경우가 대다수이기 때문이다. 그래서 가장 많이 사용하는 방법은, 조금씩 변화를 주고, 변화가 긍정적이면 오차가 최소가 될 때까지 이방법을 반복하는 방법이다. 하지만, 선을 긋고 수정하..

넘파이(Numpy)수치해석용 파이썬 패키지이다. numpy 가상환경에 다운로드 하기pip install numpy import numpy as npa = [0,1,2,3,4,5]type(a) => listar = np.array(a)type(ar)=>numpy.ndarray numpy는 배열로 취급되기 때문에 모두 같은 타입이여야한다. ar는 벡터이고, 2*ar을 하면 리스트가 두배가되는것이아니라, 값이 두배가 된다. np.array를 해서 나오는 벡터에 연산은 모두 값을 기준으로 연산을 시행하게 된다. shap을 통해 차원을 보기.c =np.array([[0,1,2],[3,4,5]])c.shape => 차원을 튜플형태로 나타낸다. 1차원 => 벡터2차원 => 행렬 (matriex)..

python version 파이썬에는 여러가지 버전이 있다.ex) 1.3.1.. 1.3.4 이 버전은 정말 말그대로 버전을 뜻하고, 버전이 너무 낮으면 사용하지 못하는 라이브러리들이 있다.너무 높아도 지원을 하지 않는 라이브러리들이 생길 수 있다. 아나콘다 다운로드 다운로드를 할때는 두가지만 유의하면된다.Just Me는 ex) /user 로 시작하고, 컴퓨터 안에서 나의 영역에 생성을 하는 것을 의미한다.All Users는 ex) /Programs 로 시작하고, 컴퓨터 안에 공용 영역에 생성하는 것을 의미한다. Conda 콘다를 깔게 되면, 콘다안에서 가상환경을 등록해야한다. create 명령어로 가상환경을 등록하고,conda activate python99jupyter notebook 아래 코드로..