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1. 주요 내용 1) 자료형 - 자료의 형식(data type)을 뜻함 - 문자열은 문자의 나열이며, “ ” 또는 ‘ ’ 안에 입력함. - Escape 문자는 문자열 내부 특수한 기능을 수행하는 문자열로서, \\ 와 \ 가 있음. - 문자열 연산자에는, i) 문자열 연결 연산자(+) ii) 문자열 반복 연산자(*) iii) 문자열 선택 연산자([ ]) iv) 문자열 범위 선택 연산자([ : ])가 있음. - type()은 자료형을 확인하는 함수이며, len()은 문자열의 길이를 구하는 함수 2) 숫자형 - 숫자 자료형에는 소수점이 없는 정수형(int)과 소수점이 있는 실수형(또는 부동 소수점 float)이 있음. - 숫자 연산자에는 +, -, *, / 와 같은 사칙 연산자와 //(정수 나누기 연산자), ..

1. 코드 실행 결과(p. 63, 3~5번) 1) 프로그램 실행 - 두 번째 print에서 "\\"는 역슬래쉬(\)를 의미하므로, 출력 결과가 역슬러쉬 4개(\\\\) 임. 2) 프로그램 실행 오류 발견 - 문자열의 index는 시작이 "0"임. 따라서 "안녕하세요"[0] 의 결과가 "안"이 되는 것이고, "안녕하세요"[4]의 결과가 "요"가 되는 것임. "안녕하세요"[5]는 인덱스범위를 넘어가서 오류가 발생함. 3) 프로그램 실행 - 문자열 범위"[:]" 선택 시, ":" 뒷 숫자 미만 까지의 문자열을 출력함. 2. (내가 잘) 모르는 용어 정리 1) 프로그래밍 언어 vs 소스 코드 - 프로그래밍 언어: 컴퓨터가 이해할 수 있는 "이진코드"로 변환되는 것을 목표로 만들어진, 사람이 쉽게 이해할 수 있는..

# '23.07.03~08.20(6주) - 주제: 혼자 공부하는 파이썬 - 매주 1회 과제제출(매주 일요일) - 과제: 기본 & 선택 미션, 해시태그, 페이스북 공유 - 해시태그: #혼공학습단 #혼공 #혼공파 # 동영상 강좌 https://youtube.com/playlist?list=PLVsNizTWUw7HsVICMxaeHeszuBw51tVpo [파이썬 기초 강의] 혼자 공부하는 파이썬(2019) www.youtube.com

잡스, 2007년 아이폰 발표회에서 SW·HW통합 강조 자체 반도체 설계·개발 암시 남겨 쿡, 2000년 '애플 실리콘' 발표‥마지막 퍼즐 풀어 "실리콘은 하드웨어의 핵심" "세계적 수준의 실리콘 설계팀은 '게임체인저'" https://view.asiae.co.kr/article/2023030218003997944?utm_source=newsstand.naver.com&utm_medium=referral&utm_campaign=bottom1 [애플 쇼크웨이브]④반도체 '괴물' 애플을 깨운 한마디 는 애플이 반도체 시장에 뛰어들며 벌어진 격변의 현장을 살펴보는 콘텐츠입니다. 애플이 웬 반도체냐고 생각하실 수 있습니다. 애플은 이제 단순히 스마트폰과 컴퓨터를 만드는 회사가 아닙니 www.asiae.co.kr

1. Contents 1) 인공 신경망 생물학적 neuron에서 영감을 받아 만든 머신러닝 알고리즘 신경망을 사용하면 기존의 머신러닝 알고리즘으로 다루기 어려운 이미지, 음성, 텍스트 등에서 뛰어난 성능을 발휘함 인공신경망 알고리즘 == 딥러닝 Tensorflow는 google이 만든 딥러닝 라이브러리로서, CPU 또는 GPU를 사용해 인공 신경망 모델을 효율적으로 훈련하며 모델 구축과 서비스에 필요한 다양한 도구를 제공함. Keras를 핵심 API로 채택한 이래 간단한 모델 부터 복잡한 모델까지 손쉽게 만들 수 있음. Dense Layer(밀집층)은 가장 간단한 인공 신공망 층으로서, 양쪽의 neuron이 모두 연결하고 있기 때문에 fully connected layer(완결 연결층)이라고도 부름. 인..

1. Contents 1) 군집 알고리즘(Clustering) Unsupervised Learning(비지도학습)은 머신러닝의 한 종류로 훈련 데이터에 타겟이 없음. 따라서 외부 도움 없이 스스로 학습해야 함. 대표적인 비지도학습은 Clustering(군집), Dimension Reduction(차원 축소: PCA, tSNE 등)이 있음. Clustering(군집)은 비슷한 샘플끼리 하나의 그룹으로 모으는 대표적인 비지도 학습임. 군집 알고리즘으로 모은 샘플 그룹을 Cluster라고 부름. Histogram(히스토그램: hist())은 구간별로 값이 발생한 빈도를 그래프로 표시한 것. 보통 x축이 값의 구간이고 y축은 발생 빈도임. 2) K-MEANS K-Means(K-평균) 알고리즘은 처음에 랜덤하게 ..

1. Contents 1) Decision Tree(결정 트리) Decision Tree(결정 트리)는 예 / 아니오에 대한 질문을 이어나가면서 정답을 찾아 학습하는 알고리즘으로서, 비교적 예측 과정을 이해하기 쉽고 성능도 뛰어남. Impurity(불순도)는 결정 트리가 최적의 질문을 찾기 위한 기준. Scikit-learn에는 Gini Impurity와 Entropy Impurity가 있음. 노드에서 데이터를 분할할 기준을 criterion이라고 하며, DecisionTreeClassifier 클래스의 criterion 매개변수의 기본 값이 "gini"임. Gini Impurity(지니 불순도)는 "1 - (음성 클래스 비율^2 + 양성 클래스 비율^2)"로 계산하며, 0.5가 나올 경우 클래스의 비율..

1. Contents Logistic Regression(로지스틱 회귀): 선형 방정식을 사용한 분류 알고리즘. 선형 회귀와 달리 Sigmoid 나 Softmax function을 사용하여 클래스 확률을 출력할 수 있음. Solver 매개변수에서 사용할 알고리즘을 선택할 수 있음 Sover 매개변수의 기본값은 'lbfgs'임. 'sag'는 확률적 평균 하강법 알고리즘으로서, 특성과 샘플수가 많을 때 성능이 좋고 빠른 매개변수임. Overfitting(과대적합)이 되었을 경우 'sag'알고리즘으로 변경 고려. 'penalty'매개변수에서 L2규제(릿지)와 L1규제(라쏘)를 선택할 수 있음(기본값: l2 (L2규제)) 'C' 매개변수에서 규제 강도를 제어하며 기본값은 1.0임(숫자가 작을 수록 규제 강함)...