코딩일기

안녕합니까 다제입니다. 지난 포스팅에서는 git의 add, commit, push에 대해서 학습하였습니다. 오늘은 Git 정의와 브랜치에서 브랜치로 이동(checkout), 브랩치끼리 합치고(merge), 다른 사람이 작업한 내용을 업데이트(fetcht)하는 기능들에 대해서 배워보도록하겠습니다. 1. Git 정의 -. git은 우리의 파일의 변화를 관찰하고 commit한 시점을 촬영하여 과거/미래로 이동할 수 있도록 도와주는 프로그램 2. 언제 이용할까? 1) chekcout -. 프로젝트를 진행하다가 좋은 아이디어가 떠올라서 실험을 해보고 싶을 때 branch를 생성합니다. -. 이때 main branch에서 내 생각을 구현해놓은 my_idea branch로 넘어가고 싶을때 사용합니다. -. 예제 코드..

안녕합니까 다제입니다. git에 대해서 학습하였습니다. 현실판 인셉션이라는 생각이 드는 git이였습니다. 먼저 깃이 무엇을 하고 어떻게 사용하는지에 대해서 이야기를 나누어볼까 합니다. 1. Git 정의 -. git은 우리의 파일의 변화를 관찰하고 commit한 시점을 촬영하여 과거/미래로 이동할 수 있도록 도와주는 프로그램 2. Git을 언제 이용할까? 1) 다른 사람들과 협업 프로젝트를 진행할 때 2) 본인이 직접 프로젝트를 진행할 때 -> 각각 사용하는 git 명령어가 조금 다르기 때문에 함께 알아보도록 하겠습니다. 3. 상황에 따른 Git 예제코드 1) 다른 사람들과 협업 프로젝트를 진행할 때 #1. 터미널에서 프로젝트를 진행할 폴더로 이동합니다. #2. git이 관찰과 시점을 촬영할 수 있도록 도..

안녕하십니까 다제입니다. 지난 시간에는 객체와 객체지향프로그래밍의 정의와 클래스를 통해 속성을 만들어보는 시간을 갖었습니다. 오늘은 지난 시간에 말씀드린 follow 시스템을 구현 해보도록 하겠습니다. 현업에서도 이러한 코드를 사용하는지는 알 수는 없지만, 그래도 __init__을 이해하는데 도움이 된다 생각하여 이렇게 직접 코드를 작성해보았습니다. # 먼저 클래스를 선언해야합니다. class User: def __init__(self, name, email): # __init__는 인스턴스가 생성될 때 자동으로 호출됨 self.name = name # 호출될때 인자가 2개 인지 꼭 확인을 하고 첫번째로 오는 인지를 이름으로 인지함 self.email = email # 두번째로 들어오는 인자를 이메일로 ..

안녕하십니까 다제 입니다. 오늘은 vsc code를 사용하기에 앞서 제가 자주 사용하는 vsc code 단축키를 소개해드리고자 합니다. 사실 단축키는 vsc code을 켜시고 code(file) -> preferences -> keyboardshortcuts이라는 텝에 들어가시면 아주 많이 많이 있습니다. 그중에서 제가 애용하는 녀석들만 소개해드리고자 합니다. 1. (드래그 후)comand + D : 동일한 변수를 선택해줌 2. (드래그 후)option + ↑/↓ : 변수들을 위/아래로 움직여줌 3. (드래그 후)option + shift + ↑/↓ : 선택한 변수를 원하는 만큼 위/아래로 복사해줌 4. (드래그 후)command + / : 일괄적으로 주석처리해줌(언어에 구해받지 않음) 5..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 GBM에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 해당 자료는 구글링, 고려대 강필성교수님, 이수안연구소, StatQuest를 통해 학습한 내용을 정리한 포스터 입니다. 본 포스터는 머신러닝을 학습하지 않은 분들에게 다소 이질적으로 느껴지실 수 있음을 사전에 안내드립니다. 1. GBM의 개념(Gradient Boost Model) -. 여러 개의 머신러닝으로 구성된 모델은 모집단의 약 80%의 데이터를 학습하고 약 20%를 예측하는데 사용합니다. -. 이때 여러 개의 머신러닝은 순차적으로 구성이 되며, 머신러닝이 예측한 값과 실제 데이터 값 사이의 차이를 "잔차"라고 합니다. -. 첫번째 생성된 머신러닝이 발생시킨 잔차를 두번째 생성된 머신러닝이 학습하게 되며, N번째까지 반복적으로..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 Ensseble에서 Bagging에 대해서 이야기를 나누어 볼까합니다. 우리의 목적은 좋은 앙상블 모델을 만들기 위해서 모델의 다양성과 개별적인 모델도 쓸만한 성능을 내는 앙상블을 찾기 위한 과정입니다. 해당 포스팅은 1) 고려대학교 강필성 교수님의 수업자료 2) 코드스테이츠 부트캠프 3) StatQuest 유튜브 등을 참고하여 제가 이해한 내용을 바탕으로 포스팅을 진행하였음을 사전 안내드립니다. ※ 이미지 출처 : github.com/pilsung-kang/Business-Analytics-ITS504- ** 목차 ** -. Bagging의 출연배경 -. Bagging의 개념과 장점 -. Bagging의 단점 ** 결론 ** 간단하게 Bagging이 무엇인지 알고 싶은 ..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 앙상블에 대해서 이야기를 나누어 볼까합니다. 해당 포스팅은 고려대학교 강필성 교수님의 수업자료를 참고하고 제가 이해한 내용을 바탕으로 포스팅을 진행하였음을 사전 안내드립니다. 언제나 그랬듯 코딩의 발전은 나누고 공유하고 응용하고 토론하는 과정속에서 빠른 속도로 성장했다고 생각합니다. 이미지 출처 : github.com/pilsung-kang/Business-Analytics-ITS504- ** 목차 ** -. 앙상블의 출연배경 -. 시각화를 통한 분산-편향 이해하기 -. 좋은 앙상블의 조건 & 종류 -. 수학식을 통한 앙상블 이해하기 1. 앙상블의 출연배경 -. 저희는 그동안 선형회귀, 분류, 트리모델 등 다양한 모델을 학습하였습니다. -. 하지만, 언제나 에러와 분산-편..

안녕하십니까 다제입니다. 저희가 분산 / 편향 트레이드오프를 이야기하면서 과적합과 과소적합에 대해서 알아보았습니다. 일단 편향과 분산에 대해서 복습을 해보겠습니다. 편향(Bias)는 모델이 너무 복잡해서 복잡한 곡선이 많다는 것은 편향이 높다라고 말할 수 있습니다. 분산(variance)는 데이터 SET별로 모델이 얼마나 일관된 성능을 보이는를 나타냅니다. 즉, Regularization은 분산을 감소시켜 일반화 성능을 높이는 기법입니다. 첫째, 과소적합은 어떻게 해결할까요? 간단히 생각하보면 과소적합이라는 말은 모델이 단순하다 선형적이다 라는 말로 대신할 수 있습니다. 이러한 선형적인 모델은 차원을 높이면서 다른 말로는 feature의 수를 높여 해결할 수 있습니다. 둘째, 과적합은 어떻게 해결할까요?..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 선형변환에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 먼저 변환이란? 입력을 받고 결과물을 반환하는 그 무엇을 변환이라고 합니다. 선형대수의 맥락에서 보자면 input vector를 넣으면 output vector나오지요 그러면 머하러 함수라는 말을 두고 변환이라는 말을 썼을까? 일단 시각적으로 볼때 변환이 선형적이다는 말을 두가지 속성을 의미한다. 1) 모든 선들은 변환 이후에도 휘지 않고 직선이어야 하며 2) 원점은 변환 이후에도 여전히 원점이여야 합니다. 3) 배수를 유지합니다. input vector가 output vector로 변화는지 알려면 두 개의 기저벡터가 어떻게 변하는지만 알면 해결이 됩니다. 선형방정식 계라는 말은 3x + 5y + 4z = 1 5x + 9y + 2z..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 선형회귀의 중요한 키워드들을 공부해보고자 합니다. 백그라운드 개념으로 필수적이다고 생각되는 가설, 손실함수 & 경사하강법에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 저는 경사하강법을 이해하기 위해 미분과 행렬을 배운다고 해도 과언이 아니라고 생각합니다. 1. 경사하강법 저희는 모델(함수)를 만들고 MSE or MAE라는 방법으로 성능을 평가합니다. MSE or MAE의 결과 값이 크면 성능이 안좋고 작으면 성능이 좋다는 걸 알 수 있습니다. 그렇다면 우리는 미분을 통해 특정 지점에서의 순간변화율이 0인 지점을 찾는다면 그 부분이 이 모델에서 성능이 가장 좋은 지점일 것이다. 미분이란? 즉, 우리의 모델과 라이브러리가 고차원의 DataFrame을 계속 미분해가면서 기울기가 가파르지 않..