[Naver] Boostcamp_AI_Tech_Pre-Course

🏆 학습 목표딥러닝에 대한 소개: CNN(Convolutional neural networks), RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 딥러닝 모델을 공부하기 전에 중요한 요소인 Data, Model, Loss, Optimization alg

"만들어 놓은 코드를 재사용하고 싶다!"클래스와 객체객체 지향 언어의 이해객체 : 실생활에서 일종의 물건속성(Attribute)과 행동(Action)을 가짐OOP는 이러한 객체 개념을 프로그램으로 표현속성 = 변수(variable)행동 = 함수(method)파이썬 =

파이썬은 대부분의 라이브러리가 이미 다른 사용자에 의해서 구현되어 있다.남이 만든 프로그램 쓰는 법 : 객체 < 모듈어떤 대상의 부분 혹은 조각작은 프로그램 조각들이 모여 하나의 큰 프로그램 개발프로그램을 모듈화 시키면 다른 프로그램이 사용하기 쉬움ex) 카카오톡

Exception as eException as e를 사용하는 경우도 있으나이는 사용자에게 정확한 에러에 대해 명시해주지 못해 사용을 권장하지는 않는다.File system : OS에서 파일을 저장하는 트리구조 저장 체계File : 컴퓨터 등의 기기에서 의미 있는 정

데이터 타입 : csv, 웹(html), XML, JSON CSV(Comma separate Values) ![](https://images.velog.io/images/ssu_hyun/post/ba4a

과학계산에서 많이 사용하는 선형대수의 계산식을 파이썬으로 구현할 수 있도록 도와주는 라이브러리파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지Matrix와 Vector와 같은 Array연산의 사실상의 표준 \-> 가상환경 생성 후 numpy installNumpy array데이터가

import pandas as pd : 라이브러리 호출pd.read_csv() : csv타입 데이터 로드df.head() : 처음 다섯줄 출력 (미리보기 느낌)df.columns = \[~] : Column header 이름 지정원하는 row의 개수만큼 볼 수 있는 기

Hiearchical index : index 2개인 경우reset_index() : index 새로 만들어 초기화sort_values\-> hierarchical index일 때!df.describe(), df.describe().Tappend : concat과 같은

숫자를 원소로 가지는 리스트(list) 또는 배열(array)숫자의 개수 = 벡터의 차원공간에서의 한 점원점으로부터 상대적 위치 표현스칼라곱(벡터에 숫자를 곱해주는 것)은 벡터의 길이에 영향을 미친다.이 때 곱해주는 숫자 a에 따라 벡터가 다르게 변한다.$a>1$ :

벡터(vector)를 원소로 가지는 2차원 배열인덱스 = 행(row)과 열(column)전치행렬행과 열의 인덱스가 바뀐 행렬행렬=공간에서의 여러 점들행벡터 $X_i$ = $i$번째 데이터 (하나의 점)$x\_{ij}$ = $i$번째 데이터의 $j$번째 변수의 값행렬의

변수의 움직임에 따른 함수값의 변화를 측정하기 위한 도구최적화에서 제일 많이 사용하는 기법변화율의 극한(limit)으로 정의sympy.diff 를 통한 미분 계산미분은 함수 $f$의 주어진 점 $(x, f(x))$에서의 접선의 기울기를 구한다.한 점에서 접선의 기울기를

데이터를 해석하는 가장 간단한 방법은 선형모델이다. 하지만 선형 모델만으론 복잡한 데이터를 해석하기 어려운 경우가 많다.따라서 비선형적인 방법을 이용해서, 더 다양하고 정교한 분석을 하곤 한다.그 대표적인 방법이 신경망 이론이다. 이는 흔히 딥러닝이라고 불리는 가장 기

조건부확률을 섣불리 사용해선 안되는 이유중첩효과를 제거함으로써 얻은 인과관계를 어떤 방식으로 활용할 수 있는지단순히 조건부 확률로 데이터 분석을 하는 것은 위험하다도메인 지식을 통한 변수들끼리의 관계를 파악해야만 인과관계 추론이 가능하다강건한 데이터 모형을 만들 때 인