이숭간 공부기록

아마존으로부터 4달러가 청구되서 영문을 확인해봤더니 탄력적ip때문이었다.. 분명 무료라고 봣었는데 그게 알고보니 연결된 인스턴스가 실행중일때만 무료이고 (1개만) , 인스턴스가 중지되면 유료가 됬던것이였다ㅠㅠㅠ흑흑 그래서 일단 탄력적ip는 당장 서비스가 필요한것도 아니니,, 연결해제한후 릴리즈하고 주소를 없앴다..!.. 탄력적ip는 유료다!!

참고용 링크 - subicura.com/2017/01/19/docker-guide-for-beginners-1.html 초보를 위한 도커 안내서 - 도커란 무엇인가? 도커를 처음 접하는 시스템 관리자나 서버 개발자를 대상으로 도커 전반에 대해 얕고 넓은 지식을 담고 있습니다. 도커가 등장한 배경과 도커의 역사, 그리고 도커의 핵심 개념인 컨테이너와 이 subicura.com 내가 주로 쓰는 맥북에 맥용 도커를 설치할 수 도 있지만 수업에서 윈도우즈 도커를 설치했기 때문에 따로 알아보기 귀찮아서 나도 그냥 윈도우가 깔려있는 삼성 노트북에 윈도우즈도커를 설치해보기로 했당 윈도우10 홈버전에서 도커를 설치하는 방법에는 2가지가있음 virtualbox를 함께 제공하는 도커툴박스를 이용하거나 아래 링크되어있는 블..

웹 api - 자바스크립트 언어에 포함된게아니고 브라우저가 제공하는, 브라우저가 이해하는 함수. html에서 자바스크립트를 포함할때 어떻게 포함하는게 효율적인가? 1.헤드안에 스크립트를 포함 - 웹브라우저가 html을 한줄한줄씩 parsing하면서 내려가다가 script를 발견하면 해당 js파일을 받기위해 한줄씩 읽던걸 멈추고 필요한 자바스크립트를 서버에서 다운받아 실행한후 다시 parsing하게됨 단점? - js파일이 엄청 크거나 인터넷이 느리다면 사용자가 웹페이지를 보기까지 너무 오래걸림 2.그래서 body안 맨 끝에 script파일을 위치시켜서 웹브라우저가 html을 모두 parsing한후에 fetching js -> executing js 단점? - 웹사이트가 자바스크립트에 매우 의존적이라면, 사..

데이터분석을 시작할때 먼저 마주하는 문제가있다. 어떤 툴을 사용해서 공부해야하는가? 대표적으로 2가지 툴이있다. R과 Python R - 통계학적요소가 잘 스며들어있는 툴 Python - 이해하기쉽고 유연한 문법, 좋은 접근성 그렇다면 언제 R을 사용하는가? - 연구목적의 업무에 최적화, but웬만한 종류의 데이터분석도 가능 - 방대한양의 패키지와 즉시사용가능한 테스트 set 제공 -- 최대강점 - 활발한 스택오버플로우^^ 물을곳이 많다는점 - R로 개발할시 RStudio IDE를 사용하는것이 좋다. R의 통합개발환경으로 프로그램소스 편집, 실행, 출력을 하나의 프로그램으로 수행가능 - 단, 속도가 느리고 ( 속도개선을위한 패키지들이 많이 개발되긴함) 파이썬에비해 배우기 어렵다. 그렇다면 언제 Pytho..

#다차원배열을 이용하여 신경망 구현 배열의 차원수 - np.ndim() 배열의 형상 - np.array클래스의 인스턴스 변수인 shpae으로 알수있음 (몇 곱하기 몇 행렬인지), 튜플로반환 두 행렬의 곱 - np.dot(A, B) : 행렬 A,B의 곱 곱해지는 행렬의 대응하는 차원의 원소수만 맞춰주면 np.dot()으로 한번에 Y를 계산할수 있다. np.dot()을 사용하지 않으면 for문으로 계산해야하는데 개귀찮 ㅇㅇ # 3층 신경망 구현하기 # 출력층 설계하기 : 기계학습의 타입에따라 사용하는 활성화함수가 달라진다. 분류 - 소프트맥스함수 : 데이터가 어느 클래스에 속하느냐?? (ex.사진속 인물의 성별분류하기) 회귀 - 항등 함수 : 입력데이터에서 연속적인 수치를 예측하는문제 (ex. 사진속 인물의..

2장에서 배웠던 퍼셉트론에서는 원하는 결과를 출력하도록 가중치값을 적절하게 정하는 작업을 사람이 수동으로 해야했음. 신경망은 가중치값을 기계가 데이터로부터 자동으로 학습하는 능력을 가질수있게함 ( 퍼셉트론 복습 - 두 신호 x1,x2를 입력받아 y를 출력하는 퍼셉트론. 각신호에 가중치를 곱한값을 모두 더한값에 편향(뉴런이 얼마나 쉽게 활성화되는지를 제어)함을 더한값이 0보다 크면1, 작거나 같으면 0을 출력) 3장의 목표 신경망의 개요 신경망이 입력데이터가 무엇인지 식별하는 처리과 # 활성화함수 : 입력 신호의 총합을 출력신호로 변환하는 함수 h(x) 활성화함수는 입력신호의 총합이 활성화를 일으키는지 정하는 역할을 함. 활성화함수의 종류 퍼셉트론과 신경망의 차이는 어떤 활성화함수를 쓰느냐의 차이뿐. 함수..