FLY AI 4기

실무형 교육 프로그램 및 협업 프로젝트의 메리트직접 참여한 친구와 다른 블로그 후기글을 참고할 때마다 입 모아서 칭찬하는 부분이 '사람을 얻어간다.'이다. 나도 여기서 같은 분야의 새로운 사람과 만나 팀프로젝트를 진행하여 협업 경험을 늘리고 싶어서 지원했다. 그리고 팀

빅데이터 분석을 위한 크롤링 공부를 위주로 진행 beautifulsoup으로 html 코드 파싱selenium의 웹드라이버를 사용하여 크롬 조작html에서 원소값을 찾을 때 find_element(By.ID, XPATH, ..., {tag}를 사용하여 원하는 값을 추출

2일차 요약오전: 데이터 프레임 생성, 추출, 수정, 삭제와 관련된 다루는 방법을 배움오후: 데이터 프레임을 기반으로 시각화 방법(히스토그램, 지도 위 표시하기, 분산 등)을 배움과제: 특정 데이터를 선택한 후 데이터 분석 및 시각화를 통해 분석 결과 도출loc는 문자

3일차: 제목 입력 > **3일차 요약 -오전 넘파이 관련 공부 머신 러닝 개요 ** Numpy 1. Numpy 배열 넘파이 배열은 ndarray 객체로 되어 있음 넘파이 배열은 각 요소가 모두 같은 데이터타입을 가져야 함 그래서 넘파이 배열의 타입이 바꼈

4일차 요약복잡한 분류 문제에 적합선형, 비선형 분류 모두 사용 가능회구에 사용 가능이진 분류만 가능확률 추정치를 제공1\. 데이터 준비2\. 테스트 데이터 분리3\. 전처리4\. 학습5\. 예측6.튜닝C, gamma, kernel, degrees 하이퍼 파라미터 튜닝

5일차: 제목 입력 > 5일차 요약 의사 결정 나무(Decision Tree) 데이터 전처리 필요없음 문자열 사용 가능 스케일링 필요 없음(일반적으로 현업에서는 의사 결정 트리 + a를 사용하기 때문에 스케일링은 하는 편) 이상치에 영향을 덜 받음

6일차 요약오전: Linear regression 실습오후: Binary classification 실습history를 통해 loss가 줄어드는 것을 그래프로 시각화하여 볼 수 있음

7일차: > 7일차 요약

8일차: 뉴럴네트워크 다중 분류_2 > 8일차 요약 labelimg로 bounding box 그리기 labelimg 열기 좌측 메뉴 중 Create\nRectBox를 클릭 원하는 위치에 bounding box 그리기 label 입히기 저장(xml 형식) segme

9일차: 제목 입력 > 9일차 요약 오전: 강화학습 이론 및 back-propagation 실습 오후: 강화학습 실습 MDP Grid World 실습 Backpropagation 실습 MDP 실습: GIRD WORLD Grid world가 다음과 같이 주어졌을

10일차: gym 라이브러리를 활용하여 학습시키기 > 10일차 요약 오전: 오후:

11일차 요약오전: \- 환경 세팅git 실습오후: \- 우분투 환경 세팅 -> 넘 어려웠듬git 명령어 실습 -> 나한테 정말 필요했던 수업검색에서 기능을 검색한 후 'Windows 기능 켜기/끄기' 들어가기Hyper-V에서 (+) 버튼 클릭해서 모두 체크하기재

1. 도커 build는 이미지를 빌드하는 것이기 때문에 이미지 pull 할 때는 굳이 할 필요 없음 실습 - 네트워크 측면: VM에서 Docker로 웹 프로젝트 실행 public ip로 접속 public ip가 포트를 통해 private ip로 연결 설정한 포트

구글이나 네이버에는 수많은 사람들이 이용하기 때문에 트래픽량을 감당하는 것이 중요할 것이다. 그래서 트래픽이 몰릴 때 트래픽을 분산시켜 줄 필요가 있다. 이렇게 트래픽량이 몰릴 때 트래픽을 분산시키는 것을 로드 밸런싱(load balancing)이라고 하고 이 일을 해

교육 기간 동안 매일매일 글을 한 개씩 적어보려고 했지만 프로젝트 기간이 되자마자 너무 바빠서 쓸 시간 조차 나지 않았던...!프로젝트 아이디어를 고민할 때 수상, 기술적 능력, 해보고 싶은 아이디어 이 세 가치 중에서 두 가지는 챙겨가자라는 마음이 있었다. 그 중에서