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코드잇 도전 30일 코딩 캠프 1기 참가 오래전부터 코드잇을 알고 있었고, 코드잇으로 파이썬 공부를 많이 했었다. 최근에는 데이터 사이언스 포지션으로 구직을 하고 있는 상태에서, 면접이 다수 잡히는데 내가 경험하지 못했던 업무 분야를 어떻게 면접에서 풀어나갈 것인가를 고민하다가 코드잇을 다시 수강하기로 한 것이다. 최근 RESTful API 와 Git 경험, 그리고 AWS 관련 경험이 있는지 많이 묻는 추세이다. 저 세 가지를 해본 적이 없어서 공부가 필요한데, 유튜브로도 충분히 가능할 수 있으나 체계적인 접근이 필요했다. 그래서 급하게 코드잇을 찾았는데 마침 '도전 30일 코딩 캠프 1기' 모집 중이었고, 그래서 거침없이 수강 신청!  엇 이런 거 있음 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 혹한의 하반기를 맞이하고 싶지 않기에 열심히 수강중이다.        캠프..
[제품후기] 콕스 COX CK20TH 멤브레인 게이밍 키보드 (with 키스킨) 우연히 하이마트 갔다가 발견한 키보드이다.1만 6천원인데, 6월에만 행사하는 것 같아서 혹시 몰라 인터넷에도 검색해보니 전부 1만 8천원으로 떠서 허겁지겁 샀다. 이제까지 구매한 키보드 중 가장 저렴한 키보드인데, 이 키보드를 산 이유가... 정말 소리가 없다.키스킨까지 덮여있다보니 아예 무소음. 다만 엔터 칠 때는 특유의, 깡- 하는 저가형 키보드 소리는 있다.  일단 박스 외관   텐키 키보드는 잘 사용하지 않는데, 이건 텐키여도 무조건 구매했음.       딱 이정도로 포장이 되어 있었다. 유선 키보드인지라, 위에 키보드 본체와 선 연결된 곳이 심하게 접혀서 포장되어 있어가지고 접지 부분이 손상되는 건 아닐까 걱정했지만... 뭐 선 연결된 곳은 단단히 잡혀 있으니까 스킵.      하얗고 단정해 보..
[제품후기] AULA 유무선 블루투스 기계식 키보드, F75 독거미 그린 오테뮤 피치축 V2 동생이 원하는 회사에 취직하게 되면서 취직 선물로 뭘 갖고 싶냐길래 바로 이 키보드를 골랐다. 이 키보드 후기를 들어보았을 때, 키보드계의 가성비 갑인데 특히 소리가 전혀 나지 않는다고 하여 너무 사고 싶었다. 그런데 매번 사려고 할 때마다 품절,,,, 얼마나 입소문이 났나 싶기도 하고, 품절 되니까 더더욱 갖고 싶기도 하고... 매일매일 입고 검색을 했다.  그러다가 우연히 입고가 된 걸 확인한 날 동생한테 바로 말해서 선물 받았다!!가격은 59,800원으로 초기에 키보드 샀던 사람들보다는 비싸게 주고 샀지만, 내가 평소에 키보드 살 때 10만원 내외로 구매한 거 생각하면 정말 저렴하게 산 것 같다.     상자는 이렇게 생겼고, 뽁뽁이로 엄청나게 돌돌 말아서 배송이 되었다.          열자마자 ..
정형화된 데이터의 요소 정형 데이터의 요소 수치형 데이터- 연속형(Continuous Data): 끊임없이 이어지는 데이터.   ex) 온도, 키 등- 이산형(Discrete Data): 정수로 표현되는 데이터.   ex) 사건의 발생 빈도, 학생 수 등범주형 데이터- 명목형(Categorical Data): 특정 카테고리로 구분되는 데이터.   ex) 혈액형, 국가 등  이진(Binary Data)도 여기에 포함. ex)여/남, Yes/No 등 분류- 순서형(Ordinal Data): 데이터 값들 간 순서가 중요한 데이터.   ex) 평점, 만족도 등
[책정리] AI의 진화 과정 단계 AI의 진화 과정 4가지 구분  1단계: 단순한 제어 프로그램을 '인공지능' 이라고 칭함 ▶ 예전부터 있었던 제어 공학이나 시스템 공학에 기초를 둔 기술ex) 가전제품 제조사가 마이크로 컴퓨터로 제어하는 에어컨이나 세탁기를 AI 가전제품 이라고 부르는 경우2단계: 고전적인 인공지능 ▶ 대응 패턴이 매우 다채로운 '규칙 기반 프로그램'ex) 고전적인 장기 게임이나 청소 로봇 등3단계: 기계학습을 도입한 인공지능 ▶ 기계학습이란 수많은 데이터를 토대로 일정 패턴을 학습하여 적절한 답을 찾아주는 방법ex) 빅데이터 분석이나 검색 엔진 등에 이용되는 기술4단계: 딥러닝을 도입한 인공지능 ▶ 딥러닝도 기계학습의 한 방법이지만, 특징량(데이터의 어느 부분을 참고해서 패턴을 나타내면 좋을지 가리키는 지표)을 직접 찾..
[책정리] 기획자와 AI 엔지니어와 협업하기 기획자의 생각- 상품과 서비스의 타깃은 누구인가?- 비즈니스의 어느 부분에 AI를 도입할 것인가?- 비즈니스 성공에 필요한 AI의 정확도는?- 개발 비용의 상한선은 얼마인가?  AI 엔지니어의 발상- 어떤 시스템을 설계할 것인가?- 구체적으로 어떤 AI를 개발할 것인가?- 기술적으로 어디까지 AI의 정확도를 높일 수 있는가?- 개발 기간은 어느 정도 필요한가?  예를 들면, 기술적으로 AI 정확도를 높일 수 있을지라도 개발 비용이 제한적이라면 이는 불가능한 상황이라고 볼 수 있다.그리고 어느 정도 성공이라고 생각되는 AI의 정확도를 지정하고, 추후 보완 작업을 통하여 정확도를 상승시키는 방법 또한 고안해 낼 수 있을 것이다. 이런 면에서 기획자와 AI 엔지니어는 끈임없는 소통이 필요하다고 생각한다.   ..
[제품후기] 시이닷 다이어리 기계식 키보드 Diary Keyboard 구매 후기 시이닷에서 단청 키보드를 구매하고 괜찮아서 친구에게 선물한 키보드 화이트바디에 적축으로 구매했다.    이렇게 뽁뽁이로 둘러 싸여서 배송       시이닷 키보드 상자 특유의 저 레터링.        샘플로 단청 키보드 키캡이 들어 있었다.내부는 이렇게 포장되어 있었음.사진에는 보이지 않지만 키캡 리무버도 함께 들어있다. 지난 단청 키보드는 보내주시는 분이 바빴는지 텐키 부분에 + 키와 엔터 키가 바뀌어서 꽂혀 있었는데 이번엔 잘 꽂혀있다.      귀여움. 나는 특히 저 지구 그림 키캡이 제일 귀여운 거 같다.      귀여운 건 크게      오른쪽 텐키 부분     영상으로 마무리 !
프로젝트 중심 빅데이터 융합 머신러닝 전문가 양성과정 수료 ! 2023. 10. 26.(수) 첫 시작으로 2024. 4. 25.(목)에 종강을 하였다. 학원은 강남에 위치한 아이티윌 ITWILL 이었고, 도어 투 도어로 왕복 4시간 가까이 주5일 강의에 참석하였다.    학원 첫 날 사진이다. 기억이 새록새록 떠오른다. 학원 소개를 마치고 옆 자리 친구들과 점심 먹으러 가면서 처음 나누었던 대화가 전공이 무엇인지, 그리고 어디 사는지 였던 것 같다.      사실 이 게시판의 목적은 학원에 다니면서 짬짬히 느낀점을 작성하려고 한 것이었는데, 복습에 치이느라 쓸 수가 없었다.그러나 복습 게시판은 꾸준히 채워왔다는 게 뿌듯 !   비공개 글도 꽤 있어서(선생님 저작권 자료를 포함한 경우 게시글을 비공개로 올림, 통계는 다 비공개), 타인은 다 볼 수는 없지만 이정도로 ..
[제품후기] 시이닷 한국의 미 화이트 단청 기계식 키보드 Dancheong White Keyboard 구매 후기 3월 29일에 주문했는데 드디어 키보드가 도착했다. 4월 16일에 도착했으니, 20일 가까이 소요됐다. 주문이 꽤 밀린 것 같은데, 막상 도착하고 보니 기다린 보람이 있을 정도로 너무 예뻤음. 매우 큰 박스가 도착. 박스에서 꺼내어보니 이렇게 완충재로 감싸서 들어있었다. 이제까지 산 키보드와는 다르게 황토색 박스에 담겨 있었다. 진짜 박스에 담긴 느낌. 저 위의 문구, 안녕하세요, 이건 너무 예쁜 키보드, 놀라운 키보드, 디자인 키보드, 처음 만나는 키보드, 와 이런 키보드는 처음 보네, 지금 곧 배송됩니다, 경비실에 맡겨주세요, 감사합니다. ... 내가 쓴 줄 알았다. 특히 저 경비실에 맡겨주세요 문구 때문에 상자에 각인된 줄 알았음. 상자를 열어보니, 마우스 패드가 먼저 보인다. 마우스 패드는 사각이..
[복습] Python | 분석 | 감성분석(LSTM) - 쇼핑몰 후기 감성분석 - 하루끝(20240404) 데이터 로딩 및 전처리, 데이터 분리는 아래 게시글과 동일하므로 모델링부터 진행하도록 하겠다. https://metime.tistory.com/397 1. 데이터 로딩 https://metime.tistory.com/397 2. 전처리(형태소 분석) 1) 불용어 사전 2) 토큰화, 일반화 3) 벡터화 4) 패딩 https://metime.tistory.com/397 3. 데이터 분리 https://metime.tistory.com/397 4. 모델링 임베딩 차원 및 hidden unit 수 결정(경험적 결정) 모델 생성 모델 compile 정지 규칙 생성 학습 학습 결과 확인 6. 평가 7. 적용

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