쑤쑤_CS 기록장

keyword 중심 내용 알아보기 * accuracy 와 percission, recall 정확히 구분하기 * filter 필터 필터 1 = 출력 1 -> feature 잘 표현 100 filter = 100 feature = 100 output filter의 모양? * pooling -> 데이터 사이즈 줄임 * tensor 뜻 high dimensional data 를 표현. 다차원 데이터 * annealing * learning rate * 다음 숙제 - 8장, 9장 내용 공부 및 실습 - 데이터 보기 토크나이저와 stopword 이용하여 input data : movie review 리뷰 개수. 평균 단어 수 전체 몇개 서로 다른 토큰은 몇개 제일 빈도수 높은 단어는 무엇인지. sorting 이용 ..

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[실습] 새로운 파일을 생성하여 실행하면 다음과 같은 오류가 발생할 수 있다. 이렇게 모듈 설치를 통해 에러 해결이 가능하다.

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코드상의 오류가 없는데 해당 코드를 실행하니 KeyError : 'acc' 라는 오류 문구가 출력됩니다. 이때 해결법은, acc를 줄임말이 아니라 accuracy 로 원래 단어 그대로 수정하면 해결됩니다. 로 바꾸었더니 문제가 해결되었습니다!

[ INDEX ] Chapter 7 : Going Convolutional Got GPU? Convolution layers Your first convnet in Keras Key points Where to go from here? deep learning 에 대해서 더 자세히 알아보려 합니다. basic neural network를 images에 더 잘 작동하도록 전환시킵니다. convolutional layer가 비밀 재료 입니다. * Got GPU? Keras와 TensorFlow는 맥의 GPU를 아직 지원하지 않습니다. Mac만 있다면 이번 단원에선 많은 인내심을 필요로 할 것 입니다. * Your head in the clouds? 본인의 deep learning rig를 시작하기 위한 가장..

* 회귀 분석 linear regression : 데이터를 잘 표현하는 직선의 방정식 구하기 - 평균, 중앙값 등의 다양한 방법의 대표값 존재 - 이때 직선을 이용하여 점들에서 수직선 까지의 거리의 합이 제일 적게 위와 같은 원리로 나누기에 이용한다. 직선을 기준으로 class가 나눠지고, 속한 클래스가 clear하게 분리될 수 있도록 * logistic regression 위 개념이 확장된 것이다. - hyperplane : 차수 낮춰 plane 을 기준으로 나누기 * epoch (에폭) : 전체 데이터 셋에 대해 한 번의 학습 과정이 완료되는것을 의미한다. 만약 epochs = 30이라면 전체 데이터를 30번 사용해서 학습을 거치는 것을 의미한다. 모델을 만들 때 적절한 epoch 값을 설정해야 한다..

1. Spring을 사용하는 이유? Spring은 어플리케이션 개발 프레임워크 이다. Spring이 나타나기 이전 엔터프라이즈 시스템 개발이 너무 복합했다. 비즈니스 로직 이외에도 다른 시스템과의 연계, 분산 트랜잭션 지원, 보안 등 고려할 사항이 많고, 개발이 진행됨에 따라 비지니스 로직이 점점 복잡해지고 잦은 변경이 요구되었다. 스프링은 위와 같은 복잡함을 해결하기 위한 DI, AOP, PSA 등의 특징을 가지고 있다. 1.1 Spring 의 특징 조금 뒤 마저 쓰기.. https://galid1.tistory.com/493 Spring - Spring을 왜 사용하나요?(DI) - 1 Spring을 왜 써야할까 Spring과목 학원 수강도하고 따로 Spring Boot와 Docker, Kubernet..