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목록2024/10/02 (8)
클라이언트/ 서버/ 엔지니어 " 게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지
이 글 하나만 남겨두고 지난 두달 반 동안 기록했던 67편을 모두 삭제했다. 내가 정성껏 썼던 글을 삭제하려니 섭섭하기도 하지만 이제 다시 새롭게 시작할 수 있을 것 같아 기쁘고 흐뭇하다. 얼마전 어떤 강사님과 만나 이야기를 나눌 기회가 있었는데 그분은 원래 그림을 그려셨던 분이셨다. 나도 전에 그림을 그리다가 왔다고 하니 정말 특이한 케이스라고 하셨다. 그러면서 정말 힘들었을텐데 하며 내 마음을 알아주는 분을 만나서 얼마나 반가웠는지 모른다. 자유로운 영혼의 소유자이자 예술가의 자질을 많이 갖고 있는 내게 개발자는 내 성향과 정말 반대되는 일이다. 이 직군은 다소 절제되고 규율적인 업무를 요구하기에 규칙과는 거리가 먼 내겐 마치 맞지 않는 옷을 입은 것처럼 어색하고 불편했다. 게임 개발자로 살아갔던..
이제 새로운 단원 학습을 진행해 볼 것이다. 내일까지는 1권을 다 마쳐야 할 텐데 가능할지 모르겠다. 아무튼 다른 거 제쳐두고 내일은 꼭 정처기 실기 공부를 꼭 마칠 생각이다. 세션 75 - 시스템 인터페이스 요구사항 분석 1번은 ㄹ, ㄴ, ㄷ, ㄱ, ㅁ이다. 2번은 시스템 인터페이스이다.1번은 조금 틀렸는데, 관련 자료를 준비하는 게 먼저이고 그 다음에 요구사항을 분류하는 거였다. 세션 76 - 인터페이스 요구사항 검증 1번은 워크스루이다. 2번은 잘 기억이 나지 않는다. 3번은 기능성.. 한 개 빼고 다 틀렸다. 2번은 동료검토이다. 요구사항 명세서 작성자가 명세서 내용을 직접 설명하고 동료들이 이를 들으면서 결함을 별견하는 형태의 검토 방법이다. 3번은 검증 가능성이었다..
어제 4장 나머지 부분을 정리하지 못해서 틀린 문제 오답 정리를 해보려고 한다. 오늘도 적어도 5장 학습은 마쳐야 할 텐데 지루한 공부라 첫 시작을 떼기가 쉽지가 않다.그리도 실기 시험이 3주도 남지 않아 정말 열심히 해야 한다. 과연 합격할 수 있을지 의문이다. 실기는 모든 문제가 주관식과 서술형이기 때문이다. 실기에서는 요령이 통하지 않을 것 같다. 예상문제은행 틀린 문제 다시 풀기 WAS는 동적 서비스를 제공하거나, 웹 서버와 데이터베이스 서버 또는 웹 서버와 파일 서버 사이에서 인터페이스 역할을 수행하는 서버이다.소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어를 구성하는 요소들 간의 관계를 표현하는 시스템의 구조 또는 구조체이다. 소프트웨어 아키텍처 설계의 기본 원리에는 모듈화, 추상화, 단계적 분해,..
5단원의 마지막 장 트리 앙상블 학습을 시작해 본다. 이 단원만 마치고 오늘은 머신러닝 공부를 그만하려고 한다. 트리의 앙상블 실습해보기 랜덤 포레스트는 랜덤하게 선택한 샘플과 특성을 사용하기 때문에 훈련 세트에 과대적합되는 것을 막아주고 검증 세트와 테스트 세트에서 안정적인 성능을 얻을 수 있다. 이전에 했던 거처럼 와인 데이터셋을 판다스로 불러오고 훈련 세트와 테스트 세트로 나눈다. 그런 다음 cross_validate() 함수를 사용해 교차 검증을 수행한다. 매개변수를 -1로 지정하여 최대한 병렬로 교차 검증을 수행한다. 또 return_train_score 매개변수를 True로 지정하면 검증 점수뿐만 아니라 훈련 세트에 대한 점수도 같이 반환한다.출력된 결과를 보면 훈련 세트에 다소 과대적합..
내용을 이해하고 학습을 한다는 게 정말 신나는 일인 것 같다. 점심시간이 되었지만 난 별로 밥을 먹고 싶은 생각이 없이 공부를 더 하고 싶다.조금만 더 하고 식사를 해야지! 교차 검증과 그리드 서치 실습해보기 검증 세트는 테스트 세트를 사용하지 않고 이를 측정하는 훈련 세트를 또 나누는 것을 말한다. 앞에서 우리는 전체 데이터 중 20%를 테스트 세트로 만들고 나머지 80%를 훈련 세트로 만들었다. 이 훈련 세트 중에서 다시 20%를 떼어 내어 검증 세트로 만든다. 먼저 판다스로 CSV 데이터를 읽는다. 그다음 class 열을 타깃으로 사용하고 나머지 열은 특성 배열에 저장한다. 이제 훈련 세트와 테스트 세트를 나누는데, 훈련 세트의 입력 테이터와 타깃 데이터를 train_input과 train_..
이번 시간에는 화이트 와인은 분류하는 트리 알고리즘에 대해서 학습해보려고 한다. 결정 트리 실습해 보기 먼저 와인 샘플 데이터셋을 불러와야 한다. 와인 데이터셋을 데이터프레임으로 제대로 읽었는지 확인하기 위해 처음 5개의 샘플을 확인해 본다.처음 3개의 열(alcohol, sugar, pH)은 각각 알코올 도수, 당도, pH값을 나타낸다. 네 번째 열(class)은 타깃값으로 0이면 레드 와인, 1이면 화이트 와인이다. 레드 와인과 화이트 와인을 구분하는 이진 분류 문제이고, 화이트 와인이 양성 클래스이다. 즉 전체 와인 데이터에서 화이트 와인을 골라내는 문제이다. 먼저 info() 메서드로 각 열의 데이터 타입과 누락된 데이터가 있는지 확인했다. 출력 결과를 보면 총 6497개의 샘플이 있고..
이번에는 확률적 경사 하강법에 대한 실습을 다시 한번 진행해 볼 것이다. 아침 공부 시간이 1시간 반 정도 남아있는데 그동안에 2개의 소단원은 마치려고 한다.복습을 할 때는 신기하게도 처음 공부할 때의 절반의 시간도 걸리지 않는 것 같다. 확률적 경사 하강법 실습해보기앞의 이론 부분은 모두 학습하여 정리했으므로 생략한다. 여기까지는 이전에 배웠던 내용을 반복하는 거라 설명하지는 않겠다. 이전에 했던 것처럼 무슨 경고창이 떴다. 이것은 확률적 경사 하강법을 사용하여 모델을 학습할 때 발생하는 ConvergenceWarning입니다. 이 경고는 최대 반복 횟수(max_iter)에 도달했지만 모델이 수렴하지 못했다는 것을 의미한다. 즉, 모델이 최적의 해를 찾기 전에 학습이 종료되었다는 뜻이다. ..
조금 전까지는 어제치 학습 분량을 정리했었고 지금부터 쓰는 학습일지는 오늘 분량이다. 오늘도 12개 이상의 학습일지를 올리며 공부를 진행해 볼 것이다.4장의 첫번째 단원인 로지스틱 회귀에 대해서 공부해 볼 것이다. 로지스틱 회귀 실습해보기 인터넷에서 직접 CSV 데이터를 읽어 들인다. 판다스의 read_csv() 함수로 CSV 파일을 데이터프레임으로 변환한 다음 head() 메서드로 처음 5개 행을 출력했다.어떤 종류의 생선이 있는지 알기 위해 Species 열에서 고유한 값을 추출한다. 여기에는 생선의 종류가 담겨있다. 이 데이터프레임에서 Species 열을 타깃으로 만들고 나머지 5개 열은 입력 데이터로 사용한다. 이제 데이터를 훈련 세트와 데이터 세트로 나눈다. 그리고 훈련 세트와 테스트 ..