전반적으로 handler가 어떻게 작동하는지는 이해했으나, 각 코드들이 정확히 어떤 역할을 하는지까지는 이해하지 못해서 아쉬웠다.. 매 주차마다 수업의 난이도가 가파르게 상승하는 느낌이 든다ㅠㅠ 수업을 이해하기 위해서는 갈수록 많은 노력이 필요할 것이라는 생각이 들었고

AWS를 활용한 인공지능 모델 배포 trained model을 저장하고 이걸 다시 불러오는 실습! 실습 과정! anaconda 가상 환경을 실행해야 한다. conda activate pytorch_p36 trained model 저장 git clone https:

AWS는 이름만 들어보고 실제로 배워본 적은 없었다. 이론만 들었을 때에는 이해가 잘 되었는데 막상 직접 실습을 해보니 조금 막막한 기분이 들었다. 그래도 계속 써보고 공부해보면 익숙해지지 않을까? 라는 생각을 해보면서!! 열심히 공부해봐야겠다는 생각이 들었닷😳👩‍

🧚 EDA란?: 데이터 그 자체만으로부터 인사이트를 얻어내는 접근법!🧚 EDA의 Process분석의 목적과 변수(column) 확인데이터 전체적으로 살펴보기(상관관계, NA(결측치) 가 있는지 확인)데이터의 개별 속성 파악하기🧚 Titanic Dataset분석의

API는 처음 배워본 개념이라 아직까지 명확하게 이해를 하고 있지는 못한 것 같다! 인터넷 찾아보면서 혼자 삽질이 더 필요할듯하다ㅠㅠ🧚 API:프로그램들이 서로 상호작용하는 것을 도와주는 매개체🧚 REST:웹 서버가 요청을 응답하는 방법론 중 하나(Represent

장고로는 웹 프로젝트를 진행해본 경험이 있었는데, Flask는 처음 배워 보았다. Flask도 장고처럼 가상환경을 사용하여 그 곳에 모듈을 설치한다는 것을 배우게 되어서 유익했다! 이전에는 왜 가상환경을 사용해야하는 것인지 이해하지 못하고 사용했었는데 이번 수업을 통

노션에 적어둔 걸 velog로 옮김!!numpy 모듈에 대해서는 전공 수업 시간에 배운 적이 있어서 비교적 쉽게 이해할 수 있었다! 그렇지만.. 선형대수라는 매우 큰 벽을 느끼게 된 하루였다..ㅠㅠ 선형대수 강의를 아직 듣지 않았기 때문에 다른 전공 수업에서도 가끔 힘

notion에 정리해둔 것을 velog에 옮겨적음!