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[머신러닝] 목차 시리즈 4: 머신 러닝1. 머신 러닝 개요 및 환경 설정2. 데이터 전처리 1 (기본 개념)3. 데이터 전처리 2 (결측치 처리)4. 데이터 전처리 3 (스케일링 및 정규화)5. 데이터 전처리 4 (특성 선택과 추출)6. 데이터셋 나누기 (훈련, 테스트, 검증)7. 지도 학습 1 (기본 개념)8. 지도 학습 2 (선형 회귀)9. 지도 학습 3 (로지스틱 회귀)10. 지도 학습 4 (KNN 알고리즘)11. 지도 학습 5 (SVM 알고리즘)12. 지도 학습 6 (결정 트리)13. 지도 학습 7 (랜덤 포레스트)14. 비지도 학습 1 (기본 개념)15. 비지도 학습 2 (K-평균 클러스터링)16. 비지도 학습 3 (주성분 분석)17. 모델 평가 1 (기본 개념)18. 모델 평가 2 (교차 검증)19. 모델 평.. 2024. 6. 21.
[데이터 시각화] 목차 시리즈 5: 데이터 시각화 1. 데이터 시각화 개요 및 환경 설정2. Matplotlib 기본 사용법 13. Matplotlib 기본 사용법 24. Matplotlib 고급 기능 15. Matplotlib 고급 기능 26. Seaborn 기본 사용법 17. Seaborn 기본 사용법 28. Seaborn 고급 기능 19. Seaborn 고급 기능 210. Plotly 소개 및 기본 사용법 111. Plotly 소개 및 기본 사용법 212. Plotly 고급 기능 113. Plotly 고급 기능 214. Bokeh 소개 및 기본 사용법15. Bokeh 고급 기능16. 데이터 시각화 실습 1 (기본 차트 만들기)17. 데이터 시각화 실습 2 (고급 차트 만들기)18. 데이터 시각화 실습 3 (대시보드 만들기.. 2024. 6. 21.
[데이터분석] 목차 시리즈 2: 데이터 분석 1. 데이터 분석 개요 및 환경 설정2. Pandas 설치 및 기본 사용법3. Series와 DataFrame 개념4. 데이터 불러오기 (CSV, Excel, SQL)5. 데이터 저장하기 (CSV, Excel, SQL)6. 데이터프레임 탐색 (head, tail, info)7. 데이터 선택과 필터링 1 (기본 인덱싱)8. 데이터 선택과 필터링 2 (조건부 선택)9. 데이터 변형 1 (정렬과 순위)10. 데이터 변형 2 (데이터 프레임 합치기)11. 데이터 변형 3 (그룹화와 집계)12. 결측치 처리 1 (결측치 탐색)13. 결측치 처리 2 (결측치 대체)14. 데이터 정리 1 (중복 데이터 처리)15. 데이터 정리 2 (데이터 타입 변환)16. 시계열 데이터 처리 1 (기본 개념.. 2024. 6. 21.
[Daily English] Day1: Hobbies - Reading 월요일 (읽기)주제: 취미에 관한 에세이 읽기활동:다음 에세이를 읽어주세요: "The Benefits of Having a Hobby".에세이:Having a hobby can bring numerous benefits to our lives. Hobbies provide an opportunity to relax and de-stress, which is essential for maintaining mental health. Engaging in a hobby also allows us to learn new skills and improve existing ones. For instance, someone who enjoys painting can develop their artistic abili.. 2024. 6. 10.
[개발 기본 규칙] Python 프로젝트 구조 파이썬 프로젝트 구조는 코드의 가독성을 높이고 유지보수를 쉽게 하기 위해 매우 중요합니다. 다음은 일반적인 파이썬 프로젝트의 구조 규칙입니다.기본 프로젝트 구조project_name/├── project_name/│ ├── __init__.py│ ├── module1.py│ ├── module2.py│ └── ...├── tests/│ ├── __init__.py│ ├── test_module1.py│ ├── test_module2.py│ └── ...├── docs/│ └── ...├── scripts/│ └── ...├── .gitignore├── requirements.txt├── setup.py└── README.md디렉토리 및 파일 설명프로젝트 루트 디렉토리 .. 2024. 6. 8.
[개발 기본 규칙] C++ 프로젝트 구조 C++ 프로젝트의 구조를 잘 정의하는 것은 코드의 가독성과 유지보수성을 높이는 데 매우 중요합니다. 아래는 일반적인 C++ 프로젝트 구조와 관련된 규칙입니다.프로젝트 디렉토리 구조src/: 소스 파일을 저장하는 디렉토리include/: 헤더 파일을 저장하는 디렉토리lib/: 외부 라이브러리 파일을 저장하는 디렉토리bin/: 컴파일된 실행 파일을 저장하는 디렉토리build/: 빌드 시스템이 생성한 파일을 저장하는 디렉토리test/: 테스트 코드를 저장하는 디렉토리docs/: 프로젝트 문서를 저장하는 디렉토리CMakeLists.txt: CMake 빌드 스크립트 파일README.md: 프로젝트에 대한 기본 정보를 제공하는 파일LICENSE: 라이선스 정보 파일디렉토리 구조 예시project/│├── src/│.. 2024. 6. 8.
[개발 기본 규칙] C++ 코딩 컨벤션 및 네이밍 컨벤션 C++ 코딩 컨벤션 및 네이밍 컨벤션은 코드의 일관성과 가독성을 유지하기 위해 중요합니다. 아래는 C++에서 일반적으로 사용되는 코딩 및 네이밍 컨벤션입니다.코딩 컨벤션인덴테이션(들여쓰기)4칸 스페이스를 사용합니다. (탭 대신 스페이스를 사용합니다)일관된 인덴테이션 스타일을 유지합니다.void myFunction() { if (condition) { // code block } else { // code block }}브레이스 스타일K&R 스타일 또는 Allman 스타일을 사용합니다.K&R 스타일:Allman 스타일:void myFunction() { if (condition) { // code block } }void myFunction() { if (condi.. 2024. 6. 8.
[개발 기본 규칙] Python 코딩컨벤션 & 네이밍 컨벤션 Python 코딩 컨벤션과 네이밍 컨벤션은 코드를 일관되게 작성하고 가독성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. Python에서는 주로 PEP 8을 따릅니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다.Python 코딩 컨벤션들여쓰기 (Indentation)공백 4칸을 사용합니다. (탭은 사용하지 않습니다)예:def my_function(): if True: print("Hello, World!")최대 줄 길이 (Maximum Line Length)각 줄의 길이는 79자를 넘지 않도록 합니다.긴 줄은 \ 문자나 괄호를 사용해 다음 줄로 나눕니다.예:def long_function_name(var_one, var_two, var_three, var_four): print(var_one)빈 줄 (Blank Line.. 2024. 6. 8.
[PyTorch] Hook PyTorch의 Hook 기능은 모델의 중간 계층에서 연산 결과를 추출하거나 수정할 수 있는 강력한 도구입니다. 이는 디버깅, 시각화, 모델 해석 등에 유용합니다. PyTorch는 주로 두 가지 종류의 Hook을 제공합니다: Forward Hook과 Backward Hook.1. Forward HookForward Hook은 순전파(forward pass) 중 특정 계층의 출력을 캡처하거나 수정하는 데 사용됩니다.예제import torchimport torch.nn as nn# 간단한 신경망 정의class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc1 = nn.L.. 2024. 6. 8.
[PyTorch] 주요 개념 PyTorch는 페이스북의 AI 연구팀에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 특히 연구와 개발 환경에서 많이 사용됩니다. PyTorch는 텐서 계산 및 동적 계산 그래프를 기반으로 하며, 이를 통해 복잡한 모델을 쉽게 설계하고 디버깅할 수 있습니다. PyTorch의 핵심 개념과 기능을 소개하겠습니다.1. 텐서(Tensor)텐서는 PyTorch의 기본 데이터 구조입니다. 텐서는 N차원의 배열로, 수학적 연산을 수행하는 데 사용됩니다.텐서는 torch.Tensor 클래스를 사용하여 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 2x3 행렬을 생성하려면 다음과 같습니다.import torchx = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])2. 자동 미분(Autograd)Autograd는 PyT.. 2024. 6. 8.
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