클라이언트/ 서버/ 엔지니어 "게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지

저녁식사를 하고 조금 놀다가 8시가 넘어서 공부를 다시 시작해 본다. 파이썬 프로그래밍 오랜만에 해보는데 정말 재미있다.   3과 5의 배수를 모두 더하기다음 문제를 어떻게 풀면 좋을지 생각해보자.  이 문제를 풀기 위한 중요 포인트는 2가지다.1000 미만의 자연수를 구하는 방법3과 5의 배수를 구하는 것이 두 가지만 해결되면 문제는 쉽게 풀릴 것이다. 1. 먼저 1000 미만의 자연수는 어떻게 구할지 생각해 본다.  변수에 초기값을 준 후 루프를 돌리며 1씩 증가시켜서 999까지 진행하는 방법이 가장 일반적이다. 또는 range 함수를 사용할 수도 있다.   2. 1000까지의 자연수를 차례로 구하는 방법은 알았으므로 3과 5의 배수를 구하는 방법을 생각해 보자. 이 방식으로 5의 배수도 추가할 수 ..

지난번에 파이썬 공부를 하다 말았는데 오늘부터 나머지 학습을 진행해 보기로 했다. 낮에 파이썬 라이브러리 관련 책도 하나 주문했다. 인공지능을 하려면 파이썬을 잘 알아야 한다. 하지만 난 파이썬에 대한 기초 정도만 알고 응용은 잘하지 못하는 것 같아 공부의 필요성을 느꼈다.빠르게 진도를 빼는 것보다 제대로 알고 익혀서 프로그램에 활용할 수 있어야 한다. 여기서부터는 파이썬은 응용하는 부분이니 좀더 재미있게 학습해 보기로 하자.   내가 프로그램을 만들 수 있을까?문법은 어느 정 도 알겠고, 책 내용도 대부분 이해된다.하지만 이러한 지식을 바탕으로 내가 도대체 어떤 프로그램을 만들 수 있을까?이럴 때는 '어떤 프로그램을 짜야지'라는 생각보다는 다른 사람이 만든 프로그램 파일을 자세히 들여다보고 분석하는 데..

딥러닝을 하고 싶은 마음과 지난번에 마무리하지 못한 파이썬 교재의 마지막 장을 학습해야 할지 무척 고민이 된다. 우선 오늘은 딥러닝을 아침에 했으니 오후와 저녁에 남은 시간에 이 공부를 해보기로 했다. 학습 목표딥러닝과 인공 신경망 알고리즘을 이해하고 텐서플로를 사용해 간단한 인공 신경망 모델을 만들어보기 시작하기 전에마케팅 팀은 패션 상품의 주 고객층인 20대를 타깃으로 이전보다 럭키백의 정확도를 높여야 한다고 요구했다. 생선 럭키백에서 알고리즘으로 사용한 로지스틱 회귀 알고리즘으로 패션 럭키백의 정확도를 높이려고 한다. 지난 시간 복습  패션 MINIST7장과 8장에서는 패션 MINIST 데이터셋을 사용하겠다. 이 데이터셋은 10종류의 패션 아이템으로 구성되어 있다. 머신러닝과 딥러닝을 처음 배울 때..

이번에는 인덱싱과 형태 변환에 대해서 학습해보려고 한다.   1. 인덱싱(indexing)텐서를 구성하는 개별 원소의 위치 인덱스를 기준으로 원소를 추출하는 인덱싱 방법은 라이썬 리스트나 넘파이 배열 인덱싱 방법과 비슷하다.  먼저 1차원 벡터의 인섹싱 방법을 알아본다. 숫자 원소 벡터를 정의하고 constant 함수에 파이썬 리스트를 입력하면 1차원 벡터 텐서로 변환된다.  텐서플로에서의 인덱싱은 넘파이 등의 인덱싱과 비슷하다.   대괄호 안에 [행 인덱스 범위, 열 인덱스 범위]와 같이 인덱스 범위를 지정하여 슬라이싱 방식을 적용할 수 있다. 랭크 3 이상의 고차원 텐서의 인덱싱은 2차원 구조인 행렬 텐서의 개념을 확장하여 처리한다. 먼저 다음 코드와 같이 (2, 2, 3) 크기의 텐서를 정의한다. ..

두 번째 틀린 기출문제를 정리해보려고 한다. 이번 단원은 정말 많은 문제를 틀렸다. 그리고 다시 문제를 풀어도 똑같이 틀린 문제도 많았다.   세션 91 - 애플리케이션 테스트 이 문제를 자주 틀린다. 오류-부재의 궤변은 소프트웨어의 결함을 모두 제거해도 사용자의 요구사항을 만족시키지 못하면 해당 소트프웨어를 품질이 높다고 말할 수 없는 것이다.    세션 92 - 애플리케이션 테스트의 분류  시각에 따른 테스트는 2가지가 있다.검증(Verification) 테스트 : 개발자의 시각에서 제품의 생산 과정을 테스트하는 것확인(Validation) 테스트 : 사용자의 시각에서 생산된 제품의 결과를 테스트하는 것 목적에 따른 테스트회복(Recovery) 테스트 : 시스템에 여러 가지 결함을 주어 실패하도록 한..

애플리케이션 성능 분석부터 학습을 이어가 보겠다.  세션 99 - 애플리케이션 성능 분석      1번은 처리량, 응답 시간, 처리 시간이다. 2번은 시스템 모니터링..처리시간이 아니라 경과 시간이다. 2번은 성능 테스트, 시스템 모니터링이다.     세션 100 - 복잡도            1번은 O(n)이다. 2번은 모르겠다. 3번은 5 - 4 + 2 = 3이므로 3이다. 다 틀렸다. 1:1 관계를 가지는 게 O(n)이고 하나의 단계만 가지는 건 O(1)이다. 이 부분은 아무래도 정리를 해야 할 것 같다.  시간 복잡도알고리즘을 수행하기 위해 프로세스가 수행하는 연산 횟수를 수치화한 이다. 시간 복잡도가 낮을수록 알고리즘의 실행시간이 짧고 높을수록 실행시간이 길어진다. 종류는 다음과 같다.빅오 표기..

바로 이어서 테스트 케이스 등의 학습을 진행해 보겠다.    세션 96 - 테스트 케이스 / 테스트 시나리오 / 테스트 오라클       1번은 추정 오라클이다. 2번은 테스트 오라클이다. 3번은 모르겠다. 4번은 테스트 케이스이다. 여기서는 한 문제 빼고 다 틀렸다. 비슷한 용어들이 등장하여 많이 헷갈렸다. 다시 한번 정리해 보기로 하자. 보통 암기 시간은 2분이 채 되지 않는 것 가 같다. 테스트 케이스구현된 소프트웨어가 사용자의 요구사항을 정확하게 준수했는지 확인하기 위해 설계된 입력 값, 실행 조건, 기대 결과 등으로 구성된 테스트 항목에 대한 명세어이다.  테스트 시나리오테스트 케이스를 적용하는 순서에 따라 여러 개의 테스트 케이스를 묶은 집합이다. 테스트 오라클테스트 결과가 올바른지 판단하기 ..

오늘은 평소보다 일찍 일어나 새벽 공부를 시작해 본다. 이번 동영상 강의는 순서가 한참 뒤에 있어서 찾는데 조금 힘들었다. 그래도 매 단원마다 강의를 들을 수 있어서 정말 기쁘다. 오늘 새벽 5시 반까지는 7단원의 모든 공부를 마치고 딥러닝 공부를 시작해 볼 생각이다.   세션 93 - 테스트 기법에 따른 애플리케이션 테스트                     1번은 모르겠다. 2번은 블랙박스 테스트 기법이다. 3번은 Base Path Test이다. 4번은 결정(분기) 검증 기준, 조건 검증 기준, 열정(분기)/조건 검증 기준이다. 5번은 경계값 테스트 분석, 명세 기반 테스트 분석이다. 6번은 Cause-Effect Graph이다. 7번은  ㄷ, ㄹ, ㅂ, ㅅ , ㅈ이다. 문제가 정말 어려웠다. 문제 ..

오후에 일을 마치고 다시 공부를 시작해보려고 한다. 다시 공부하려고 하니 놀고 싶은 마음도 크고 집중도 잘 되지 않지만 조금이라도 7장을 공부해 볼 것이다.   세션 91 - 애플리케이션 테스트      1번은 잘 모르겠다. 2번은 파레토 법칙이고, 3번은 테스트 부재인가..살충제 패러독스는 동일한 테스트 케이스로 동일한 테스트를 반복하면 더 이상 결함이 발견되지 않는 현상이다. 오류-부재의 궤변은 소프트웨어의 결함을 모두 제거해도 사용자의 요구사항을 만족시키지 못하면 해당 소트프웨어는 품질이 높다고 말할 수 없는 것이다.    세션 92 - 애플리케이션 테스트의 분류          1번은 정적 테스트이다. 2번은 사용자 시각에서 테스트하는 것이다. 3번은 회복 테스트이고, 4번은 성능 테스트이다. 5..

마지막까지 힘내서 달려보자. 비지도 학습 마지막 단원이다.    주성분 분석 실습해 보기  주성분 분석은 데이터가 있는 분산이 큰 방향을 찾는 것으로 이해할 수 있다. 분산은 데이터가 널리 퍼져있는 정도를 말한다. 분산이 큰 방향이란 데이터를 잘 표현하는 어떤 벡터이다. 주성분 벡터는 원본 데이터에 있는 어떤 방향이다. 따라서 주성분 벡터의 원소 개수는 원본 데이터셋에 있는 특성 개수와 같다. 원본 데이터는 주성분을 사용해 차원을 줄일 수 있다. 예를 들면, 다음과 같이 샘플 데이터 s(4, 2)를 주성분에 직각으로 투영하면 1차원 데이터 p(4.5)를 만들 수 있다.주성분은 원본 차원과 같고 주성분으로 바꾼 데이터는 차원이 줄어든다는 점을 꼭 기억하자. 첫 번째 주성분을 찾은 다음 이 벡터에 수직이고 ..