오늘은 출근 이후 날씨가 제일 시원한 날이다! 그렇다고 인턴일이 쉽다는건 절대 아니다. 어제 mysql을 설치하려고 노오력하다가 결국 성공하지 못했는데.. 오늘 아침에 검색해서 다른 포트를 사용하는 postgres는 성공했다..!

월요일 출근길은 평소보다 막힌다.. 오늘은 평소보다 일찍 출발했는데 하마터면 지각할뻔했다..^^; 아침에 오자마자 부장님이 과제는 했냐고 물어보셔서 넹🤗하고 당당하게 얘기했더니 이제 데이터 긁어오고 db를 해야한다 했다.

다음은 스트림을 나열하고 필터링하는 코드이다. 이건 사실 어제 한거였다.. 여기까지는 어찌어찌 돌렸는데 그 뒤부터 안돌아가길래 내일 아침에 회사와서 마져해야겠다는 생각을 했다.

겨울방학에 두달간 인턴하면서 힘들었었고 학기중에도 6전공과 공대장 일을 병행하니 너무 힘들었었다.. 그래서 이번 방학은 인턴을 쉬어야겠다 생각했지만..! 아빠랑 밥먹으면서 아빠가 인턴 안하냐 길래...

이제 브라우저를 키면 자동으로 네이버 쇼핑까지 가서 아이폰 13을 검색하는 코드를 작성해보자. 셀레니움 4.3.0 버전부터 find_element 메서드만 사용할 수 있으므로 주의해서 코드를 작성하면 다음과 같다.

네이버 증권 사이트 현재가 데이터를 파이썬으로 가져온다. 네이버 금융에서 원하는 주식의 가격을 확인해보고 어떤 데이터를 가져올 지 확인해본다. 아래의 사진처럼 확인한 결과 시세 탭에서 가져오는 것이 적절하다고 판단하였다.주식 시세를 가져오는 코드는 다음과 같다.

네이버에 삼성전자를 검색한 뒤, 뉴스탭으로 이동하여 뉴스의 제목과 기사로 가는 링크를 가져와보자. 먼저 뉴스의 제목에 속성이 있는지 확인해준다. 여기서는 .news_tit이 모든 기사 제목의 속성을 나타내었다.

폴더 밑 파일 쉽게 정리코드 자동완성오류 수정이 쉽다. 유용한 단축키가 많다. 웹 페이지의 구조를 나태내기 위한 언어로 태그로 구성되어 있다. 태그는 꺾쇠 괄호로 표시되어 있고 시작태그와 종료태그로 만들어진다.

사람의 뇌는 수많은 뉴런으로 구성되어 있다. 하나의 뉴런들은 간단한 일들을 담당하지만 여러개의 뉴런이 모여 우리는 복잡한 일을 수행한다. 딥러닝은 뉴런에서 아이디어를 받아 시작되었다. 뉴런의 일을 생각해서 만든 식은 다음과 같다.

저번 시간에 Cost 함수에 대해 배우고 Gradient descent은 못하고 지나쳤는데 이번 강의는 이에 대해 배운다. 우리는 Gradient descent 함수를 Cost 함수를 정의하고 값을 최소화하기 위해 사용한다.

저번 강의에서 우리는 binary classification에 대해 공부했었다. binary classification은 한가지 기준으로 그렇다/아니다를 판별하는 것이었다. 그런데 2가지 이상에 대해서 판별하려면 어떻게 해야할까?

Lecture 5 -1 Logistic (regression) classification 분석은 다음과 같은 함수를 사용한다. 이때 Cost 함수는 가장 최소인 W의 값을 찾기 위한 함수이다. Cost함수에서 시그마 뒤에 나오는 부분은 가설과 실제값 차이가 얼마인지를 파악하기 위함이다. learning rate는 step의 사이즈이다. 그림에서 learn...