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모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기를 위한 Pre-Course 를 토대로 작성하였습니다. Bayes' Theorem, Causality, Simpson's Paradox [ 강의 소개 ] 조건부확률에서 이어지는 개념인 베이즈 정리와 인과관계 추론에 대해 공부합니다. 데이터가 새로 추가될 때 정보 갱신에 사용되는 베이즈 정리에 대해 공부합니다. 베이즈 정리는 데이터가 새로 추가될 때 정보를 업데이트하는 방식의 기반이 되므로 머신러닝에 사용되는 예측모형의 방법론으로 굉장히 자주 사용됩니다. 사전확률, 사후확률. evidence 등의 개념에 대해 확실히 짚고 넘어가야 합니다. 인과관계 추론에 있어 조건부확률을 섣불리 사용해서는 안되..

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기를 위한 Pre-Course 를 토대로 작성하였습니다. 미분과 그래디언트 그리고 경사하강법 [ 강의 소개 ] 미분의 개념과 그래디언트 벡터에 대해 설명합니다. 경사하강법의 알고리즘과 실제 코드에서의 구현을 보여줍니다. 접선의 기울기를 활용하여 함수의 최솟값으로 향해 이동하는 원리를 바탕으로 경사하강법의 알고리즘과 수식을 이해할 수 있다. 특히, 변수가 벡터라면 편미분을 통해 구한 그래디언트 벡터를 통해 d차원으로 경사하강법을 확장할 수 있다. 비선형 모델, 신경망, softmax, 활성화함수, 역전파 알고리즘 [ 강의 소개 ] 선형모델은 단순한 데이터를 해석할 때 유용하지만 복잡한 문제 해결에..

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기를 위한 Pre-Course 를 토대로 작성하였습니다. 벡터 [ 강의 소개 ] 벡터의 기본 개념과 연산, 노름에 대해 소개합니다. 두 벡터 사이의 거리와 각도, 그리고 내적에 대해 설명합니다. 벡터는 선형대수의 기본이면서 딥러닝에서도 매우 중요한 개념이다. 벡터의 개념과 연산 그리고 노름이나 내적까지 그 기하학적 성질과 머신러닝과 딥러닝에서의 활용 가능성에 대한 고민을 해보자. 행렬 [ 강의 소개 ] 행렬의 개념과 연산, 그리고 벡터공간에서 가지는 의미를 설명합니다. 연립방정식과 선형회귀분석에 응용하는 방법을 소개합니다. 행렬 연산은 딥러닝에서 가장 핵심적인 연산으로 중요하고 자주 사용됩니다.

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기를 위한 Pre-Course 를 토대로 작성하였습니다. Groupby 기존의 데이터에서 같은 종류의 데이터끼리(Index) 묶어준다. by SPLIT 함수를 적용한다. by APPLY 묶어서 하나의 결과를 보여준다. by COMBINE Groupby의 기준 column을 두 개 이상 잡으면 Hierarchical Index가 만들어진다. 이때 사용할 수 있는 것중에 하나가 unstack 이다. 데이터를 matrix로 풀어준다. 또, Multi Index로 묶여있을 때 사용할 수 있는 것이 reset_index()다. groupby로 만든 grouped 상태에서 적용할 수 있는 세 가지 appl..

모든 게시물은 macOS Monterey 12.0.1 버전을 기준으로 작성하였습니다. 부스트캠프 AI Tech 3기 예비 캠퍼를 위한 Pre-Course 강좌를 바탕으로 작성하였습니다. Pandas 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 Python 라이브러리이다. Python계의 Excel이라고 이해를 하면 좋다. Numpy와 통합하여 강력한 "스프레드시트" 처리 기능을 제공한다. Tabular Data를 다룸에 있어 가장 최적화 되어있는 도구이다. sep는 data를 나누는 기준이고, regular expression으로 되어있다. s는 single blank에 +는 여러개라는 의미를 가지고 있기에 즉, 띄어쓰기가 여러개 있을텐데 이를 separation 기준으로 삼겠다. header는 column 값에 ..

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..