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데이터사이언스 겸댕이

Deep Learning - 딥러닝 이론 정리 2-1 (손실함수)

신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표. 손실함수를 최소화 하는 가중치를 찾아가는 과정으로 해결하고자 하는 문제가 어떤 것이냐에 따라 이를 달리하여 원하는 측면에서의 오류를 최소화 하도록 조정할 수 있다. 실제-예측값의 제곱의 합의 평균으로 오차의 정도를 파악하는 지표

약 18시간 전
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Deep Learning - 딥러닝 이론 정리 1 (퍼셉트론 구조, 연산, 가중치와 편향, 활성화 함수)

퍼셉트론(Perceptron) 신경망을 이루는 가장 기본 단위 - 여러개의 입력을 받아 하나의 출력을 하는 신경세포 뉴런과 유사 퍼셉트론의 구조 입력층 (Input Layer) 입력값을 전달하는 층 입력 Feature 수에 따라 node 수가 결정된다. Depth

1일 전
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[APP 배포] HEROKU / AWS 정리, DOCKER와의 연동을 통한 배포 실습

개발된 소프트웨어, 어플리케이션을 사용자에게 공유하는 것. 메신저를 통해 전달하거나 업로드를 하는 방법, 특정한 링크로 접근 가능하도록 하는 것을 의미한다.데이터 사이언티스트라고 해서 배포를 몰라선 안된다.werkzeug: flask 패키지를 설치하면 함께 설치되는 라

2021년 10월 2일
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Docker 개념 정리 (feat. IP, DNS, PORT)

인터넷에 접속할 때 접속자에 대한 최소한의 정보가 공개되는 인터넷 신분증웹 브라우저는 웹 서버가 실행중인 컴퓨터의 IP주소가 필요하고, 도메인을 건네 줌으로써 해당 웹 서버의 IP주소를 반환 받는데, 그러한 IP주소 응답을 하는 것이 DNS이다.프로그래밍에서의 사전적의

2021년 9월 30일
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python FLASK, JINJA관련 정리, HTML 연동(feat.route, blueprint, block)

APP을 만들기 위한 Framework의 일종이다. Django는 조금 무거운 편이나, FLASK는 정말 뼈대만 있는 느낌의 Framework이기 때문에 보다 유연하게 코드를 넣고 뺄 수 있으며, 가볍고 작은 용량으로 사용하기 좋다.설명쓰기@(decorator)와 함께

2021년 9월 29일
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Postman Cloud Agent Error 발생시, Desktop Agent 설치로 해결(local 호스트)

HTTP METHOD로 Request를 확인하는데 아래와 같은 Error 발생 시 해결해본다.위 이미지와 같이 Cloud Agent Error가 발생할 수 있다. 이때 Local host를 이용한 접근이기 때문에 Desktop Agent를 이용해야 접근이 가능한데, 설

2021년 9월 29일
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NOSQL와 관계형데이터베이스 정리, pymongo(python)을 이용한 MONGODB Atlas 연결

NoSQL은 기존에 많이 사용하던 관계형 데이터베이스와는 다른 방식의 데이터베이스로써, 대량의 데이터를 적재하는데에 초점을 둔 데이터베이스이다. 1) 수직확장: 관계형 DB의 주된 방식으로 2000년대 초반부터 WEB 발전과 함께 더 큰 장치와 서버 이용.서버를 직관리

2021년 9월 28일
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WEB API - [PYTHON]웹 API의 이해, 실습 (TWEEPY)

데이터 분석을 위해선 자료 수집이 우선 되어야 분석진행이 가능하다.모든 자료를 수기로 만들 수는 없기 때문에 원하는 자료를 불러올 수 있는 기술적 역량이 필요하다.API는 컴퓨터 프로그램들이 서로 상호작용을 할 수 있도록 하는 인터페이스이다.여러 유튜브와 코칭 프로그램

2021년 9월 27일
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HTTP의 GET방식, POST 방식

HyperText는문서가 하이퍼링크를 통해 다른문서로 접근할 수 있는 text를 의미하는데, 이러한 텍스트 문서를 웹 상에서 사용햐기 위한 규약(protocol)이다. 현재는 비디오, 이미지, 음성 등 모든것이 가능하다. 네규약은 WEB의 사용자가 점차 많아짐에 따라,

2021년 9월 27일
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WEB SCRAPING - [PYTHON]웹 스크래핑 방법 정리, 실습 (requests / beautifulsoup)

데이터 분석을 위해선 자료 수집이 우선 되어야 분석진행이 가능하다. 모든 자료를 수기로 만들 수는 없기 때문에 자료를 페이지에서 불러오는 웹스크래핑 방법이 필요하다.1\. 웹 스크래핑(WEB SCRAPING): web page 내에서 필요한 부분의 정보를 가져오는 방법

2021년 9월 26일
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WEB DATA Figuring out - HTML / CSS / JavaScript 웹 구성 간단한 이론 정리

어떠한 구조로 웹 페이지를 만들지 구성하는 수단.$<$HTML> , $<$HEAD> , $<$BODY> 등과 같이 다양한 tag를 통해 웹 페이지를 구성.마크업 언어라고 하지만 실제로 programming 언어로는 취급하지 않는다.단순한 HTML 구조에

2021년 9월 26일
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SQL[sqlite]- Visual Studio Code를 이용한 python 연동, DB툴 활용(Dbeaver)

데이터베이스란 사전적 의미로 공유되어 사용되기 위해 관리되는 데이터들의 집합을 의미하며, 데이터 사이언스에서 문제에 대한 해결을 위해 필요한 정보들을 효율적으로 관리 및 수집하여 이용할 수 있다.구조적 질의문이라고 하여 데이터베이스 내에서 테이블을 정의하거나, 데이터를

2021년 9월 16일
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git bash (windows) - python 진행이 안되고 먹통일 때 해결방법

윈도우 유저 중 깃 배쉬 터미널을 사용해 python을 활성화 하고자 하는 이들이 종종 겪을 수 있는 문제이다. 위와 같이 python을 입력 실행하면 >>> 표시와 함께 파이썬 언어를 사용할 수 있게끔 활성화가 되어야 하는데, 아무 변화없이 enter 칠 때마다 li

2021년 9월 15일
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DATA ENGINEERING - git, github의 활용과 사용 방법

GIT과 GITHUB GIT의 활용 명령어 사용 예시

2021년 9월 14일
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Data Engineering - ANACONDA를 이용한 가상환경 생성 / 제거 / 활성화 방법 및 가상환경 이론 정리

가상환경 가상환경 사용의 장점 가상환경의 종류 ANACONDA PEPENV 하나 더 뭐 있었음 CONDA를 이용한 가상환경 기본 명령어

2021년 9월 14일
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Machine Learning - RandomizedSearchCV, GridSearchCV 정리, 실습, 최적의 하이퍼 파라미터 구하기(Optimal hyper parameters)

RandomizedSearchCV란? 특징: 예시 모델 작성: GridSearchCV란? 특징: 예시 모델 작성: RandomizedSearchCV / GridSearchCV의 차이점 RandomizedSearchCV: GridSearchCV:

2021년 8월 24일
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Machine Learning - Random Forest 정리, 구성원리 파악 및 모델 작성

Decision Tree(의사결정나무)의 Forest(숲)이다.Random으로 특성을 선정해 Node로 지정하고, 분기할 때마다 Decision Tree와 같은 방식으로 지니 불순도를 파악해 더 나은 쪽으로 분기해 나가는 기본모델을 여러개 만들어 비교하고, 그 안에서

2021년 8월 24일
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Machine Learning - Decision tree 결정 트리 정리, 모델 작성, 지니 불순도와 엔트로피 이론

선형 회귀가 아닌 트리 구조의 모델에 대한 정리를 하고, 모델이 작동되는 원리를 살펴본다.기존에 공부했던 선형회귀와는 다르게 결정 트리는 말 그대로 의사결정 나무를 만드는 것이다. 각 특성들이 노드가 되고, 중요한것을 상위에서 시작해 분기해 나가면서 그에 맞는 예측을

2021년 8월 22일
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Mashine learning - SelectKBest 정리, 특성공학, 최적의 특성 수를 구하기

최적의 특성 수를 구하고 해당 특성등을 이용하도록 도와주는 SelectKBest 정리. 특성공학을 해야하는 이유? 우리가 만들 기계학습 모델의 특성은 모두 소중하지만, 상황에 따라 우리 모델을 헷갈리에 하는 독이 되는 녀석도 있다. 이러한 특성들을 과감히 쳐내고, 우

2021년 8월 22일
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Logistic Regression - 로지스틱 회귀, lodge 정리

Logistic Regression에 대해 정리하고, 모델을 작성해본다. Logistic Regression이란? 분류 문제(Classification)를 해결하기 위해 사용하는 모델로, 회귀식으로는 시그모이드 함수를 사용한다. px = 1/ 1+exp^1(선형회귀R

2021년 8월 22일
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