# fit
[Android] Flutter - Google Health Connect 연동
문제인식 >#### Google Fitness의 걸음수와 심박수 데이터를 제외한 나머지 데이터가 제한된 컨텐츠로 변경되면서, 기존 앱들은 매년 최소 15,000달러 이상의 비용을 지불하며 보안 평가를 받아야하게 되었다. https://developers.google.com/identity/protocols/oauth2/production-readiness/restricted-scope-verification 해결방안 >#### 그래서 우리는 구글 핏을 버리고, 구글 헬스 커넥트와의 연동을 시도하였다. 구글 헬스 커넥트는 구글 핏과 달리 계정 중심이 아닌 기기 중심 환경으로 구성되어, 방금 전 기술한 이슈에서 해방될 수 있다.(매년 15,000달러 이상의 돈을 내지 않고 건강데이터 연동 가능) 현
[혼공머신] 1-3. 마켓과 머신러닝
Intro. 김 팀장🗣️ "직원이 물고기 종류 구분을 못 하네... '무게'와 '길이' 데이터를 바탕으로, 도미와 빙어를 구분하는 모델을 만들어줘!" 1. 데이터 준비 도미 데이터 빙어 데이터 사이킷런에 맞게 데이터 구성 다듬기 > ❗사이킷런이 기대하는 데이터 형태 = 리스트 속 리스트 (2차원 리스트) zip() : 전달받은 리스트에서 원소를 하나씩 꺼내주는 함수 
학습 데이터와 테스트 데이터의 스케일링 변환 시 유의점
fit() - 데이터 변환을 위한 기준 정보 설정을 적용 transform() - fit에서 설정된 정보를 이용해 데이터를 변환 fit_transform() - 이 둘을 한번에 —> 전체 데이터의 스케일링 변환을 적용한 뒤, 학습과 테스트 데이터를 분리 why? 테스트 데이터로 새로운 스케일링 기준 정보를 만들게 되면, 학습 데이터와 테스트 데이터의 스케일링 기준 정보가 달라지기 때문에 올바른 예측 결과 도출이 어려움 —> 위에 과정을 못했다면, 테스트 변환 시에는 fit() 이나 fit_transform()을 하지 않고, 학습 데이터로 이미 fit() 된 Scaler 객체를 이용해 transform()만 사용해서 변환
[머신러닝] Data Scaling 데이터 스케일링
\- (주절주절1) 열심히 정리하다가 ctrl+s를 눌렀어야 했는데 w를 눌렀나... 그러니 창이 꺼졌다. 임시저장도 안되어 있고... 어제는 서버에서 폴더명 바꾸려고 뒤에 ~ 붙이고 엔터치니 폴더가 숨겨져서 다른 분이 도와주셨다... 무튼 나중에 나중에... - 2022.06.30 오전 \- (주절주절2)점심 먹고 잠도 깰겸... 미루지 말고 하자... - 2022.06.30 오후 스케일링이란? 데이터 전처리 과정 중 하나(data scaling/feature scaling) ex) x는 0부터 1사이의 값을 갖고, y는 10부터 100사이의 값을 갖는다고 가정하면, x의 특성은 y를 예측하는데 큰 영향을 주지 않을 수 있음 때문에 특성별로 데이터의 스케일이 다르다면, ML이 잘 동작하지 않을 수 있음 따라서 데이터 스케일링 작업을 통해 모든 특성의 범위 또는 분포를 같게 만들어줘야 함 주로 사용되는 스케일링 개념 1) Standardizat
[Aiffel] 아이펠 사전학습 정리
혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝을 읽고 정리한 내용입니다. 1. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 1) 인공지능 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 시스템을 만드는 기술 종류 강인공지능(인공일반지능) 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템 약인공지능 특정 분야에서 사람을 보조하는 정도 2) 머신러닝 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야 인공지능의 하위 분야 중 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심분야 대표적인 라이브러리: 사이킷 런 3) 딥러닝 머신러닝 알고리즘 중 인공신경망을 기반으로 한 방법을 통칭 대표적인 라이브러리: 턴서플로, 파이토치 2. 마켓과 머신러닝 1) 키워드 특성: 데이터를 표현하는 하나의 성질 훈련: 머신러닝 알고리즘이 데이터에서 규칙을 찾는 과정 모