NICE SUGI

논리 회귀로 풀기 힘든 문제가 등장 했을 때, 그 문제가 0 또는 1로 풀어야 할 때 ! 이진 논리 회귀(Binary logistic regression)로 해결할 수 있다. 선형회귀와 계산은 같지만 출력에 Logistic function(=Sigmoid function)를 붙여서 딥러닝에서는 시그모이드 함수(Sigmoid function)라고도 불림 입력값(x)으로 어떤 값이든 받을 수가 있지만 출력 결과(y)는 항상 0에서 1사이 값을 가짐 이진 논리 회귀에서의 손실 함수 ; 확률 분포 그래프의 차이를 비교할 때 (선형회귀에서 정답값을 나타내는 점과 우리가 세운 가설의 거리를 최소화했던, loss를 최소화하는 함수를 사용하듯) tensorflow > Crossentropy 이용 Keras > bina..

머신러닝 수업에서 사용한 라이브러리 & API from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam, SGD import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split Sequential : 순차 모델 class Dense : 일반 조밀하게 연결된 NN 레이어입니다. class Adam : Adam 알고리즘을 구현하는 옵티..

머신러닝 1주 차 강의를 바탕으로 타임어택 테스트를 봤다. kaggle 홈페이지에서 데이터를 받아 맥주소비량과 행복지수가 어떻게 변하는지 맥주 소비량이 1000일 때의 행복지수는 어떻게 되는지 코드를 작성한 후 제출 ! 맥주 소비량 : x 행복 지수 : y 팀으로 진행 됐었는데, 답안코드로 올라가서 너무 좋음👻 다른 답안 코드를 보고 우리 코드를 보았을 때 어떤 차이가 있고 어떤 장단점이 있는지는 잘 모르겠다. 아직은!

머신러닝 1주 차 강의가 끝났다. 강의 내용으로 어제 13일인 아침과 저녁에 간단한 OX퀴즈와 타임어택 테스트이 진행됐는데, 잼.. 👍 API 공부의 필요성에 대해 듣고 내가 사용했던 것!들의 내용을 찾아보았다. 오픈소스 소프트웨어 라이브러리? API? 등등 내일 찾아 봐야 할 듯. 검색할 때 마다 간단히 예시로 풀어볼 수 있는 문제들이 있었고 뭐가 뭔지 잘 모르겠지만, Colab / Github 으로 바로 저장할 수 있어서 유익해 보여서 머신러닝 배우면서 참고하면 많은 도움이 될 수 있을 것 같다. 지금까지 배운 머신러닝은 순차적이고 코드가 정해져있고, loss값을 줄여나가는 점이 재밌다. 머신러닝 딥러닝을 배워서 해볼 수 있는 점들이 꽤나 흥미로웠지마는..... 다음 주 수요일부터 사물인식 프로젝트를..

chr() 정수>문자 ord() 문자>정수 int() 정수 str() 문자 float() 실수 연산을 하다가 map 함수를 알게 되었다. 변수를 따로 더 쓰지 않아도 깔끔하게 만들 수 있다니 .. 너무 좋은 함수인 듯 하여 따로 구글링을 해봄 우선 map 구글링을 해보니 lambda가 같이 많이 나오던데, 람다는 .. 지금 기본도 깨끗하게 못쓰니까 패스 리스트화, 이미지 맵을 정의하는데에도 사용하는 등의 여러 사용법이 있는 것 같다. 그 중 우선 연산에 이용할 수 있는 부분, 객체 변환 하는 법이다. map() 은 여러 개의 데이터를 한 번에 다른 형태로 변환하기 위해 사용할 수 있다. 맵핑을 사용해 둘을 묶어주고 int / float를 적용해주면, 변환이 된다. 클래스를 map으로도 만들 수 있는데, ..

앞으로 배울 기본 구조는 항상 선형 1차 함수에서 시작 ! 계산은 기계가 하니까 개념만 이해하면 된다고 한당.. 모든 문제는 선형으로 풀 수 있다라는 가정이 "선형회귀" 일단 선형으로 풀어보겠다는 것이고 이 선형은 1차 함수로 알고 있으면 된다. H(x) = Wx + b local minimum initial rate는 랜덤 시작이라는 점을 참고해 optimizer 안에 경사하강법 방법이 포함되어 여러가지 옵티마이저를 써서 글로벌 미니멈을 찾을 수 잇는지 확인을 한당. 이 과정이 굉장히 노가다라고 하더라,.. 이런 방법을 이용해 머닝러닝 모델을 학습시키고 평가를 해야하는데 이걸 통틀어 데이터셋 분할 Original Set.이라함 크게 [학습 training] 과 [평가 testing] 로 나누고, 학습 ..

KEEP(유지하고 싶은 부분) 열정적이며 서로 응원하고 단합하여 문제를 해결해 나가는 분위기 어려운 문제점이 발생 하면 포기하지 않고 서로 맞대어 해결 시간을 가리지 않고 부족한 부분을 채우기 위해 노력함 기대에 못 미치는 결과에도 자신을 깍지 않고 배우면 할 수 있다는 신념 속도가 느려져도 거북이를 뒤쳐지게 하지 않음 누가 봐도 팀원 전원 발전하고 있는 게 보임 모르는 부분에 대해 구글링 을 통해 스스로 해결하고자 하는 자세 PROBLEM(문제점 및 해결방안) 집중을 잘 하다가 옆으로 세는 경향 끊어주는 사람을 정함 ObjectId를 통해 상호작용이 가능한 피드를 구현하려 했으나 실패 BSON 인터프리터를 사용해 JSON 형식으로 데이터 받는 것 시도 팀 전원 오류 발생 으로 미니콘다 다운받아 진행했으..

CSS 자잘한건 마지막에 하려고 미뤘다가 지금 야금야금 하는 중인데 이것도 할 짓은 안되는것 같음.. 프로젝트가 끝나더라도 코드 리뷰시간을 통해 배워야 할 코드들도 가득 다들 각자 맡은 곳을 구현한다고 머리 싸매다가 코드 리뷰할 시간도 날아갔는데, 결과가 좋지 않은 듯하여 다들 기운이 빠지긴 했지만 얻은게 많다고 생각한다. 지금 머리가 하얘서.. 오후에 프로젝트 발표가 끝난 후에 회고록을 쓰면서 좀 더 자세하게 써보려고 함 우선, 오전에 해야할 일 1. 코드 점검 : 에러가 있는지 2. 주석 달기 : 주석 안달려있는게 있다면 주석 달기 3. 구현한 기능과 구현하지 못한 기능 체크 4. 로그인 배경 스타일 추가 5. ERD, 피그마, 기능명세서 점검 6. 제출, 발표내용 정리 일단. 자고 일어나서 해야된다..

드롭다운에서 로그아웃을 눌러보자 ! 로그아웃 누르면 1. 저장된 토큰을 삭제 시키며 정상 로그아웃 처리 2. 로그인 화면으로 이동 console.log를 사용해서 로그아웃 버튼이 잘 작동되는지는 확인하고 로그아웃의 알람이나 로그인화면으로 이동하는 것 까진 잘 되었으나, 나는 저 !!! 토큰이 삭제가 됐는지 안됐는지 알 수가 없었다. 내 실력으로 한번에 될 것 같지 않았는데, 한번에 되니까 너무 의심스럽더라. 간단하게 토큰이 생성되었는지 삭제되었는지 알 수 있는 방법을 알 게 되어 공유해봄 ! 우선, 로그인시 토큰이 발생되는지 안되는지를 확인하는 법부터 알아보자. 개발자 도구 > Application > Cookies > 로컬PC 누른 상태에서 로그인을 해보자. 그렇다면 아래의 영상처럼 없었다가 토큰이 생..

드롭다운 작동 드롭다운을 바닐라 코드로 만들어봄 ! if문과 show, hide를 사용할 줄 안다면 누구나 만들 수 있다. 하지만 나는 어제가 되어서야 정확하게 만들 수 있게 됐다. 구현하지 않음 히스토리 내역 링크 연결(저장,설정,계정 변환) 클릭시 아이콘 색 변화 코딩하면서 어려웠던 점 아이콘 클릭 시, 상단 아이콘'들'이 위로 올라가는 현상 : 상단 아이콘과 히스토리 부분의 태그가 둘 다 태그길래 히스토리 태그를 에서 로 바꿈 히스토리 드롭다운이 숨겨져있지 않고 처음부터 보여져있는 현상 : 아무리 display / visibility / opacity 를 바꿔봐도 상태가 변화가 없었다. 개발자 도구를 이용해 히스토리 드롭다운을 클릭했을때, 작은 삼각형과 네모가 한번에 묶여져 있는 태그가 없었기 때문..