클라이언트/ 서버/ 엔지니어 "게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지

이제 조금 전에 배웠던 내용을 직접 손코딩을 하며 실습해보는 시간을 갖기로 했다. 4시 반까지는 마치고 단원 마무리를 해볼 것이다. 생선 분류 실습해보기구글 코랩은 주피터 노트북을 설정하지 않았을 때 임시로 쓰는 도구이고, 난 파이썬 환경이 컴퓨터에 모두 세팅되어 있으므로 굳이 불편한 코랩을 사용할 이유가 없었다. 자원도 인터넷이 끊기면 사라지는데 여건이 된다면 이걸 사용할 이유는 없다고 본다. 주피터 노트북으로 실습을 진행해보았다. 도미 데이터가 한눈에 보인다.    도미와 빙어 데이터가 한 눈에 보이고 있다.   K-최근접 이웃 알고리즘 사용해보기        이론적인 내용은 모두 앞의 포스트에서 설명했으니 생략하겠다.   단원 정리하기      확인 문제 풀기 이 문제의 답은 n이다. for문에서 ..

점심을 먹고 오후 공부를 시작해 본다. 1-3장부터는 본격적으로 머신러닝 프로젝트를 다루게 된다. 하지만 오늘은 왜 이렇게 공부하는 게 더디고 생각도 행동도 느리며 하기가 싫은지 모르겠다.1주일에 한두 번은 이렇게 열정이 낮아지는 시기가 있다. 특히 금요일은 더욱 그런 것 같다. 월요일과 금요일은 내게 열정이 가장 낮아지는 시기 같다. 오늘의 이 위기를 잘 극복해 보자. 무조건 빨리 하는 건 도움이 되지 않고 천천히 묵묵히 내가 해야 할 일을 하고 적당히 보상을 주는 것.. 그것이 슬럼프를 빨리 극복하는 길이다.   학습 목표가장 간단한 머신러닝 알고리즘 중 하나인 k-최근접 이웃을 사용하여 2개의 종류를 분류하는 머신러닝 모델을 훈련한다.  이번 단원의 미션 한빛마켓은 살아있는 생선을 팔기 시작했는데,..

본격적으로 머신러닝을 배우기 전에 구글 코랩에 대해 소개하고 간단한 사용법을 익혀보려고 한다.머신러닝을 학습하려면 몇 가지 준비물이 필요하다. 하지만 코랩을 사용하면 모든 과정을 간단하게 줄여줄 수 있다. 하지만 단점도 있다. 이 부분을 실습을 하며 알게 될 것이고, 이전에 학습일지에 이 부분을 자세히 적어놓았으니 다시 언급하는 것은 생략한다.  구글 코랩구글 코랩은 웹 브라우저에서 무료로 파이썬 프로그램을 테스트하고 저장할 수 있는 서비스이다. 심지어 머신러닝 프로그램도 만들 수 있다. 이는 클라우드 기반의 주피터 노트북 개발 확경이다. 머신러닝은 컴퓨터 사양이 중요한데 구글 코랩을 사용하면 컴퓨터 성능과 상관없이 프로그램을 실습해 볼 수 있다.코랩 파일을 노트북 혹은 코랩 노트북이라고 부른다. 노트북..

오늘부터 혼공머신 책으로 머신러닝과 딥러닝을 공부해 보기로 했다. 딥러닝은 좀 더 깊이 있게 공부해보고 싶어서 책도 두 권 정도 마련해 놓았다. 이 공부는 머신러닝과 딥러닝의 기초적인 단계를 쌓는 과정이다. 그러니까 더 심층적인 학습을 위해서는 어려운 책으로 공부하는 시간이 필요할 것이다.이 책은 600쪽이 조금 안 되는 나름 두꺼운 책이지만 난 3일 이면 책을 마스터하고 강의도 모두 들을 수 있으리라 생각하고 있다. 강의도 한 단원 당 1시간 정도 되고 총 25개의 강의가 마련되어 있다. 그럼 이제 본격적으로 머신러닝 공부를 시작해 볼 것이다.   학습 목표인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 무엇인지 알아보고 그 차이를 살펴본다.  인공지능과 인공지능의 역사  인공지능은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지..

지난 4주차의 수업을 마치며 최종 테스트 문제를 풀어보겠다. 문제는 모두 퀴즈 문제라 별로 어렵지는 않을 것 같다.   최종 테스트 문제 풀기 1번 문제    2번 문제     3번 문제     4번 문제     문제 5번    문제 6번    문제 7번    문제 8번    문제 9번     문제 10번    문제 11번    문제 12번       한 문제 틀리고 다 맞았다. 어떤 문제가 틀렸는지 모르겠지만.. 그래도 잘 풀었다.

4주차의 두번째 실습을 시작해보겠다. 이 실습 문제를 다 풀고 나면 이제 정보처리기사 실기시험 공부를 시작하려고 한다. 오늘부터 매일 저녁 혹은 새벽에 2시간 반 이상 공부해볼 생각이다. 오늘은 첫날이니 2시간 정도 하고 내일은 좀더 많이 해볼 예정이다.금요일에도 놀지 않고 공부를 하다니 내게 기적이 일어나고 있었다. 요즘은 노는 것보다 공부하는 것이 훨씬 더 즐겁다. 이제 문제를 풀어보자.  최종 테스트 문제도 남아있지만 그건 내일 맑은 정신으로 풀어봐야겠다.    실습 2 -  타켓 마케팅의 기대 손익과 예상 수익 평가하기   실습 문제 풀어보기 main.py   model_dvaluation.py   이제 지시사항에 따라 코드를 입력해보겠다.    문제를 잘 풀었다.   학습을 마치고정리 영상까지 ..

실습을 바로 진행해보겠다. 오후 공부 시간도 10분 정도 남았지만 조금만 더 공부하다가 못한 건 집에 와서 해볼 것이다.   실습 1 - 누구에게 프로모션을 제공해야 할까?실습 문제에 제공된 파일 main    elice_utils.py    target_marketing.py 코드가 굉장히 길어서 캡처를 안할까 하다가 해보았다. 나중에 공부할 때 도움이 될 것 같았다.   그리고 bank.csv 파일에는 이와 같은 테이블이 들어있었다.   실습 문제 풀어보기  이 내용은 문제를 풀기 전의 코드를 그냥 실행시켰을 때이다. 이제 지시사항대로 코드를 작성해보겠다.         이렇게 Confusion matrix와 그래프가 잘 그려졌다.   학습을 마치고집에 도착해서 20분 정도 이 문제를 풀다가 저녁식사..

첫번째 실습은 은행의 마케팅 데이터를 파악하는 일이다. 그 전에 모델 평가에 대한 학습 영상이 남아있어 이 부분도 공부하며 내용을 정리해보았다. 무척 유익한 수업이었다.   실습 1-1 : Bank Target Marketing 데이터 샘플     실습 수업 - 모델 평가하기    혼동 행렬과 확률 행렬에 대하여     각 확률을 곱해서 더하면 모델 전체의 기대 손익이 나오게 된다.   혼동 행렬과 확률 행렬 예시해당 상품에 가입한 여부를 예측하는 예시를 들어볼 때 다음과 같이 행렬을 만들 수 있다.        머신러닝 관점에서 정확도를 판단할 수 있다.   학습을 마치고아직 중요한 수업이 남아있었다. 모델 평가에 대한 부분이었는데 내용이 어려워서 많이 이해하지는 못했지만 지금은 가볍게 훑고 넘어가기로..

마지막 이론 수업이 될 것 같다. 그리고 이제 실습 문제를 풀어볼 수 있을 것이다.  이론 3 - 머신러닝 모델 구축과 평가      모델별로 사용하는 알고리즘이 다르니 이 부분을 학습하는 것이 좋다.                  퀴즈 3 - 머신러닝 모델 구축과 평가   문제를 잘 풀었다.    학습을 마치고수업 영상이 짧아서 이 많은 내용을 설명하기에는 한계가 있었다. 그래도 인사교 수업 시간에 배운 내용들이 많아서 어느 정도 이해가 되었고 알고 있는 부분도 있어서 반가웠다.이론 수업은 모두 마쳤고 이제 실습을 하는 일만 남아있다. 여기까지 오기까지 힘들었지만 무척 잘 해낸 것 같아 기쁘다. 이제 실습을 하러 가봐야지. 오후 수업도 30분밖에 남지 않아서 아쉬운 마음이 든다.

두번째 이론 수업을 시작해본다. 4주차 이론 수업은 세번째까지 있는데 이 부분까지 하고 쉬는 시간을 가져볼 것이다.   이론 2 - 현실의 문제를 머신러닝 문제로, 효과 검증 설계          앞서 소개한 분류, 회귀, 군집화 외에 다양한 머신러닝 문제가 있다.        문제 정의를 하고 가설 설정을 한 것이 맞는지 계속해서 검증하며 프로젝트를 진행해 나가야 한다.    퀴즈 2 - 현실의 문제를 머신러닝 문제로    이 문제는 3번이나 다 틀리리고 남은 답지가 없을 때 맞출 수 있었다. regression은 회귀니까 숫자와는 관련이 없는 범주라고 생각했었다.  헬퍼의 답변을 듣고 이제 이해가 되었다.    학습을 마치고머신러닝에는 선형회귀와 선형분류 모델밖에 배우지 않아서 잘 몰랐는데 그 외에도..