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핸즈온 머신러닝 2판 스터디 (딥러닝 파트) 8월부터 시작한 인공지능 스터디 4명이 돌아가면서 한 챕터씩 내용 정리해서 발표하기로 했다. 시작은 8월이었지만 블로그에 정리하는 걸 미루다 보니 벌써 10월 말.. 지금부터라도 차근차근 내가 공부했던 내용을 정리해야겠다. 나는 딥러닝 파트의 짝수 챕터를 맡아서 발표했지만 딥러닝 모든 파트를 공부하는 게 목적이기 때문에 블로그에는 모든 내용을 정리할 예정이다. https://github.com/rickiepark rickiepark - Overview Just a humble learner :-D. rickiepark has 66 repositories available. Follow their code on GitHub. github.com 처음에는 깃허브 코드를 보면서 설명하는 식으로 발표를 했는데 .. 2021. 10. 25.
소프트웨어 디자인 패턴(Design Pattern) 디자인 패턴이란 소프트웨어 설계에서 공통으로 발생하는 문제에 대해 자주 쓰이는 설계 방법을 정리한 패턴이다. 개발의 효율성, 유지보수성, 운용성이 높아지며, 프로그램 최적화에 도움이 된다. 생성 구조 행위 디자인 패턴 유형 목적 생성패턴 구조패턴 행위패턴 객체 인스턴스 생성에 관여 클래스 정의와 객체 생성 방식 구조화, 캡슐화 수행 더 큰 구조 형성 목적으로 객체의 조합을 다루는 패턴 클래스나 객체들이 상호작용하는 방법 역할 분담을 다루는 패턴 🚩 생성패턴 1) Builder : 복잡한 인스턴스를 조립하여 만드는 구조 2) Prototype : 처음부터 일반적 원형을 만들어 놓고, 복사하여 새 개체를 생성할 수 있도록 하는 패턴 3) Factory Method : 상위 클래스에서 객체를 생성하는 인터페이.. 2021. 9. 15.
소프트웨어 아키텍처 비용 평가 모델 소프트웨어 아키텍처 비용 평가 모델은 아키텍처 접근법이 품질 속성에 미치는영향을 판단하고 아키텍처의 적합성을 평가한다. 종류 설명 SAAM (Software Architecture Analysis Method) 변경 용이성, 기능 집중, 평가 용이 ATAM (Architecture Trade-off Analysis Method) 품질속성 만족 여부 판단, 이해 관계 평가 CBAM (Cost Benefit Analysis Method) 의사결정 요구 충족, ATAM바탕 분석 ADR (Active Design Review) 아키텍처 구성요소 간 응집도 평가 ARID (Active Review for Intermediate Designs) 특정 부분에 대한 품질 요소 집중 SACAA(시카) 2021. 9. 14.
#1. 부족한 금액 계산하기 문제 설명 새로 생긴 놀이기구는 인기가 매우 많아 줄이 끊이질 않습니다. 이 놀이기구의 원래 이용료는 price원 인데, 놀이기구를 N 번 째 이용한다면 원래 이용료의 N배를 받기로 하였습니다. 즉, 처음 이용료가 100이었다면 2번째에는 200, 3번째에는 300으로 요금이 인상됩니다. 놀이기구를 count번 타게 되면 현재 자신이 가지고 있는 금액에서 얼마가 모자라는지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요. 단, 금액이 부족하지 않으면 0을 return 하세요. [제한사항] 놀이기구의 이용료 price : 1 ≤ price ≤ 2,500, price는 자연수 처음 가지고 있던 금액 money : 1 ≤ money ≤ 1,000,000,000, money는 자연수 놀이기구의 이용 횟수.. 2021. 9. 14.
주피터 노트북(Jupyter notebook) 기본 경로 쉽게 변경하기 여러 프로젝트를 진행하면서 폴더가 많이 생기고 헷갈리게 되는 경우가 있었다. 주피터 노트북을 사용하면서 프로젝트 폴더들을 잘 관리하기 위해 프로젝트 마다 시작 경로를 변경해주었다. 기본 경로 변경하는 법 1. 윈도우 검색창에서 Jupyter notebook을 검색해 파일 위치를 열어준다. 2. Jupyter notebook을 우클릭해 바로가기를 만들어 준다. 3. 바탕화면에 바로가기가 만들어졌고 아이콘을 우클릭해 속성에 들어간다. 3. 속성에 대상 경로를 원하는 경로로 변경해준다. (%USERPROFILE%/ → 원하는 경로) 4. 변경을 하고 확인을 눌러준다. 4. 생성한 Jupyter notebook 바로가기를 클릭해서 들어가 보면 내가 원하는 경로에서 시작되는 걸 확인할 수 있다! 2021. 9. 14.
데이터 결측값 처리(missing value) 결측치란 데이터가 없음을 의미한다. 어떠한 자료값도 관측 대상 변수에 저장되지 않을 때 발생한다. 결측 데이터의 종류 완전 무작위 결측(MCAR : Missing Completely At Random) : 어떤 변수상에서 결측 데이터가 관측된 혹은 관측되지 않는 다른 변수와 다른 변수와 아무런 연관이 없는 경우이다. ex) X,Y,Z와 관계없이 Z가 없는 경우 무작위 결측(MAR : Missing At Random) : 변수상의 결측데이터가 관측된 다른 변수와 연관되어 있지만 그 자체가 비관측값들과는 연관되지 않은 경우 ex) 여성은 체중 공개를 꺼린다. 비 무작위 결측(NMAR : Not Missing At Random) : 완전 무작위 결측 또는 무작위 결측이 아닌 결측데이터로 정의하는 즉, 결측변수.. 2021. 9. 13.

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