Training data(학습 데이터) vs Test data(평가 데이터) 데이터의 분할 입력된 데이터는 학습 데이터와 평가 데이터로 나눌 수 있음 학습 데이터는 모델 학습에 사용되는 모든 데이터셋 평가 데이터는 오직 모델의 평가만을 위해 사용되는 데이터셋 평가 데이터는 절대로 모델 학습에 사용되면 안됨 평가 데이터 학습 데이터와 평가 데이터는 같은 분포를 가지는가? 평가 데이터는 어느 정도 크기를 가져야 하는가? 모델의 복잡도 선형에서 비선형 모델로 갈수록 복잡도가 증가함 -> 파라미터 수 증가 모델이 복잡해질수록, 학습 데이터를 더 완벽하게 학습함 그러면 좋은가? 1. 데이터가 많은 상황(Under - fitting) 2. 데이터가 적은 상황(Over - fitting) 편향(bias)과 분산(va..

지도학습 회귀 (Regression) 1. 입력값: 연속값(실수형), 이산값(범주형) 등 모두 가능 2. 출력값: 연속값(실수형) 3. 모델 형태: 일반적인 함수 형태 분류(Classification) 1. 입력값: 연속값(실수형), 이산값(범주형) 등 모두 가능 2. 출력값: 이산값(범주형) 3. 모델 형태: 이진 분류라면 시그모이드(sigmoid)함수, 다중 분류라면 소프트맥스(softmax) 함수 꼭 포함 Notations - 용어 데이터의 구성 데이터는 피터(feature)와 라벨(lable)로 구성됨 이는 독립 변수와 종속 변수로도 불림 라벨은 y로 표기하며, 라벨의 유무로 지도학습, 비지도 학습 구분 Feature(attribute, 피처) 데이터 X의 특징, 혹은 항목을 의미 N : 데이터 ..

머신러닝(Machine Learning) : 기계를 학습한다. 1) 머신이란? 인간이 제공한 데이터에 존재하는 관계를 표현할 수 있는 모델 (= 함수) 2) 학습이란? 데이터를 가장 잘 표현할 수 있는 모델을 찾는 것 (= 모델의 파라미터 최적화) 3) 어떻게? 통계적인 방법 혹은 경사하강법을 이용해 최적의 파라미터를 찾음 어떤 형태의 데이터가 머신에게 주어지는지에 따라 다음의 세부 분야들로 분류됨 비지도 학습 지도학습 강화 학습 지도학습: 정답과 문제를 모두 알려주어 학습시키는 방법 -> 분류,예측 비지도 학습: 답을 알려주지않고 학습시키는 방법 -> 군집화, 연관규칙 강화 학습: 보상을 통해 상은 최대화 벌은 최소화하는 방향으로 행위를 강화하는 학습 -> 보상 지도학습 1. 회귀 Linear and ..

햄버거 만들기 문제 설명 햄버거 가게에서 일을 하는 상수는 햄버거를 포장하는 일을 합니다. 함께 일을 하는 다른 직원들이 햄버거에 들어갈 재료를 조리해 주면 조리된 순서대로 상수의 앞에 아래서부터 위로 쌓이게 되고, 상수는 순서에 맞게 쌓여서 완성된 햄버거를 따로 옮겨 포장을 하게 됩니다. 상수가 일하는 가게는 정해진 순서(아래서부터, 빵 – 야채 – 고기 - 빵)로 쌓인 햄버거만 포장을 합니다. 상수는 손이 굉장히 빠르기 때문에 상수가 포장하는 동안 속 재료가 추가적으로 들어오는 일은 없으며, 재료의 높이는 무시하여 재료가 높이 쌓여서 일이 힘들어지는 경우는 없습니다. 예를 들어, 상수의 앞에 쌓이는 재료의 순서가 [야채, 빵, 빵, 야채, 고기, 빵, 야채, 고기, 빵]일 때, 상수는 여섯 번째 재료..

도커 이미지 생성하기 똑같은 이미지에 설정을 추가하여 컨테이너를 가동해도 되지만 매번 같은 설정을 사용하고 있다면 그 설정을 가지고 있는 이미지를 생성하여 사용할 수 있음 주로 이미지를 생성하는 경우 1. 특정 이미지에 자주 사용하는 설정을 추가하여 편하게 사용하고 싶을 경우 2. 본인이 개발한 애플리케이션을 이미지로 생성하고 싶은 경우 컨테이너로 이미지 생성하기 첫 번째 방법으로 준비된 컨테이너를 이미지로 변경하는 방법이 있음 아래 그림과 같이 설정이 반영되어 있는 컨테이너를 그대로 이미지로 생성 이 작업을 수행하기 위해서는 컨테이너가 있는 상황에서 아래의 커맨드를 입력 - container_name: 이미지로 만들고자 하는 컨테이너의 이름 - image_name: 생성할 이미지의 이름 > docker..

compose 파일은 도커 애플리케이션의 서비스, 네트워크, 볼륨 등의 설정을 yaml 형식으로 작성하는 파일 큰 틀에서의 구성 요소는 아래와 같음 - version - services - network - volume - config - secret 이 중에 version은 deprecated 되어 더이상 설정하지 않아도 됨 'services' 는 여러 컨테이너를 정의하는데 사용됨 예를 들어 위와 같이 파일을 작성했다면, 'frontend' 와 'backend' 는 각 컨테이너를 정의하게 되며, 각 컨테이너의 이름이 됨 컨테이너를 설정할때 사용되는 키워드는 아래와 같음 image: 컨테이너의 이미지를 정의 build: 위 'image' 를 활용하는 방식이 아닌 docker file의 경로를 지정해 빌드..