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모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전을 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기 예비 캠퍼를 위한 Pre-Course 강좌를 바탕으로 작성하였습니다. Numerical Python (Numpy) "어떻게 행렬과 매트릭스를 코드로 표현할 것인가" 에 대한 이야기다. 코드로 방정식을 표현하는 방법에 대한 고민으로 시작해보자. 다양한 Matrix 계산에 있어서 늘 이차원 리스트를 사용하는 것은 메모리적인 문제와 속도적인 측면의 문제가 있고, 이를 해결하기 위한 패키지가 Numpy다. 일반 리스트에 비해 빠르고, 메모리 효율적이다. 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원한다. 선형대수와 관련된 기능을 제공한다. alias는 대개 np를 활용한다. import numpy ..

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전을 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기 예비 캠퍼를 위한 Pre-Course 강좌를 바탕으로 작성하였습니다. Comma Separate Values (CSV) 엑셀 양식의 데이터를 프로그램에 상관없이 손쉽게 공유하기 위해 사용한다. 강의에서 제공하는 "전공_유동인구_현황" 엑셀 파일을 받자. 들어가서 다른 이름으로 저장을 누르면 파일 형식에서 CSV로 바꿀 수 있다. 텍스트파일을 처리하듯 파일을 읽어온 후, 한줄씩 데이터를 처리한다. line_counter == 0 이라는 것은 데이터 Header가 담긴 정보이니 객체에 저장하고, 다음부터는 customer_list에 한줄씩 저장한다. 이를 활용하는 또 다른 방법은 아래와 같이 ..

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전을 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기 예비 캠퍼를 위한 Pre-Course 강좌를 바탕으로 작성하였습니다. 사소하지만 모르면 프로그래밍 하기 어려운 삼총사에 대한 이야기 Exception 예상이 가능한 예외 예상이 불가능한 예외 - 발생 여부를 사전에 예상할 수 있는 예외 - 개발자가 반드시 명시적으로 정의해야 함 - 인터프리터 과정에서 발생하는 예외 - 리스트 범위를 넘어가는 값 호출, 정수 0으로 나눔 - 수행 불가 시 인터프리터가 자동 호출 Exception Handling if 문과 상당히 유사한 구조다. if 문으로 해도 상관이 없지만 except 사용을 권장. 0으로 숫자를 나눌 때 예외처리하는 것을 예시로 확인해보..

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전을 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기 예비 캠퍼를 위한 Pre-Course 강좌를 바탕으로 작성하였습니다. Module and Project 모듈과 프로젝트는 코드를 남들에게 공개할 때 혹은 남이 만든 코드를 가져와 쓸 때 우리가 사용하는 기본적인 체계가 되는 것이 모듈과 프로젝트다. 강의에서 재미있는 사진을 예시로 들어주셔서 가져왔다. JAVA는 본문까지 가는데 왜 이리 오래 걸리느냐. Python은 Import Essay로 에세이를 끝내버렸느냐. 그만큼 파이썬은 대부분의 라이브러리가 다른 사용자들에 의해 잘 구현되어 있다. 모듈은 어떤 대상의 부분이자 조각을 이야기한다. 이를 모아 하나의 큰 프로그램 즉, 패키지를 만든다...

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전을 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기 예비 캠퍼를 위한 Pre-Course 강좌를 바탕으로 작성하였습니다. Python Object Oriented Programming 파이썬뿐만 아니라 자바와 C ++ 역시 OOP 기반의 언어들이다. 데이터 흐름에 기반한 절차지향적 프로그래밍 방법이 하드웨어의 엄청난 성장과 함께 한계점을 보였고, 큰 문제를 작게 쪼개는 것이 아니라 작은 문제들을 해결할 수 있는 객체들을 만든 뒤에 이 객체들을 조합하여 큰 문제를 해결하는 Bottom-Up 방식이 등장한다. 따라서 객체간 독립성이 높아 코드 수정이 필요할 때도 적은 범위의 코드 수정으로 문제 해결이 가능하고 이는 유지 관리 비용을 낮출 수 있..

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전을 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기 예비 캠퍼를 위한 Pre-Course 강좌를 바탕으로 작성하였습니다. [ Key Components of Deep Learning ] 1. Data that the model can learn from 2. Model how to transfrom the data 3. Loss Function that quantifies the badness of the model 4. Algorithm to adjust the parameters to minimize the loss 새로운 연구나 논문을 볼 때도 위 네 가지 항목을 기준으로 바라본다면 해당 연구가 기존 연구에 비해 어떤 장점과 Contr..