파이썬 파린이 성장기

4차 미니프로젝트 5차 미니프로젝트 초반부를 이번주차에 수행했습니다. 무엇보다도 4차 미니프로젝트는 특강이었는데 관심 있었던 자격증 계속 취득하고 싶다고 MAKE YOUR JOURNEY에도 넣었었는데, 에이블스쿨 너무 고마웠습니다. 혼자서 준비하기에는 어떻게 해야 할지 막막했었기 때문입니다. 4차-5차 미니프로젝트핵심 POINT1. 특강은 피가되고 살이되니 열심히 연습많이 하고 들어보면 좋습니다2. 전처리에서 나오는 데이터들을 온전히 이해하기 위해서는 도메인에 대한 이해또한 중요합니다3. 데이터의 다양한 형태들을 접해봐야합니다(시계열데이터)  5차 미니프로젝트 기존에 배웠던 개념들을 활용하여 팀원들과 지금까지 다뤄보지 못한 데이터를 다루는 경험이었습니다. 평소 종사하던 유통분야임에도 불구하고 막상 데이터..

다른 딥러닝 개념들은 꾸준히 반복하면서 이해하고 있었지만 CNN의 구조는 다른 개념들보다 생소하게 느껴졌습니다.특히 CNN은 공간적 특성을 활용해서 모델링을 하는 것이 익숙지가 않았습니다그러므로 CNN을 공부할 때 어떻게 해야 할지 쉽지 않았지만, 반복을 통해 개념을 정확하게 이해하고자 합니다 추후 이 글을 보는 분들에게도 CNN의 개념을 어떻게 이해하는지 좋을지 후기로 남기고자 합니다핵심  POINT1.CNN 4가지 구조를 꼭 이해해야합니다2. LLM모델과 Rangchain의 개념은 3.Roboflow를 활용할 때 각 학습데이터에 객체탐지지 다양한 포즈나 각도 모습의 수가 많아야합니다 기본 구조  -CNN의 기본 개념 요약개념설명코드예시CNN이미지나 시계열 데이터와 같은 구조화된 데이터를 학습하는 딥러..

머신러닝 Good bye 하고 딥러닝 Welcome 하고 싶습니다3차 미니프로젝트가 끝이 나고 , 말로만 들었던 그 딥러닝이 돌아왔습니다. 굉장히 말로만 많이 들었었지, 두려움이 많았습니다. 하지만 에이블 스쿨의 강사님께서 굉장히 직접 손으로 그리면서 친절히 알려주셨기에 생각만큼 두렵지는 않았습니다. 핵심 point1. 딥러닝은 머신러닝과 달리 가중치를 스스로 업데이트하며,오차를 줄이며,스스로 최적의 가중치를 찾아냄2.회귀와 분류에따른 모델링의 사용기법을 잘아야 합니다. 특히 과적합을 방지하기 위한 방법알기3. 머신러닝처럼 딥러닝 코드구조와 순서는 필수로 암기!  딥러닝을 배우기전 강사님께서 머신러닝과의 차이를 중요하게 설명해 주셨다 가장 큰 차이는 모델링 과정에서 모델구조와 컴파일(model.compl..

어려웠던 지도학습 머신러닝에 이은 비지도 학습 start 기본적인 머신러닝 지도학습에이어서 비지도학습에 대해서 배웠습니다강사님께서 자세히 그리고 친절히 알려주셨지만, 처음 배우는 개념이고 특히 차원에 대한 개념이 익숙지가 않았기에이해하는데 시간이 걸렸습니다. 처음 해당 개념을 공부하는 분들도 공부할때의 어떤 접근방식으로 접근해야 하는지에 도움이 되면 좋을 것 같아 후기 남깁니다. 비지도학습을 하기전 항상 데이터기반 비즈니스문제해결방법론에 대한 흐름을 숙지해야 하므로 나의 말로 해당 흐름을 정리했었다각 단계별로 필요한 작업에 대하서는 잊지 않아야 겠다 핵심 point 1. 실제 지도학습을 하는 경우다 실무에서는 target이 주어지지 않은 상황에서 지도학습으로 전환해야 하는 경우가 많다! 2. 실무에서는 ..

핵심 : 기본적 인프라 이해를 하고 구성도가 어떻게 구성되는지 흐름을 파악하자 IT인프라 구성도예시 (home, 기업(온프레미스), 클라우드,  - 용어 정리(초등생 기준 by gpt)용어설명온프레미스회사나 집 같은 특정 장소에서 컴퓨터와 서버를 직접 설치하고 사용하는 것을 말해요. 예를 들어, 학교에 컴퓨터실이 있고 그 안에 서버가 있다면, 그건 온프레미스예요. 이런 방식은 모든 것을 직접 관리할 수 있어서 안전하지만, 비용이 많이 들 수도 있어요하이브리드 클라우드온프레미스와 인터넷을 이용한 클라우드 서비스를 함께 사용하는 것이에요. 예를 들어, 중요한 정보는 학교 컴퓨터실에 저장하고(온프레미스), 덜 중요한 정보는 인터넷에 저장한다면(클라우드), 이게 하이브리드 클라우드예요. 장점은 필요에 따라 유연..