[๋„ค์ด๋ฒ„ ๋ถ€์ŠคํŠธ์บ ํ”„ AI Tech 8๊ธฐ] week2 - 1์ผ์ฐจ ํšŒ๊ณ 
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Activity/๋ถ€์ŠคํŠธ์บ ํ”„ AI Tech 8๊ธฐ
์ฃผ๋ง์„ ๋Œ์•„๋ณด๋ฉฐ2์ฃผ์ฐจ๊ฐ€ ๋ฐ์•˜๋‹ค. ์ฃผ๋ง๋™์•ˆ ๊ตฌ๋ฆ„ํ†ค ์œ ๋‹ˆ๋ธŒ ์‹œ์ฆŒํ†ค ๋งˆ๊ฐ ๋ฐ ๋ฐœํ‘œ์ž๋ฃŒ ์ค€๋น„๋ฅผ ํ•˜๋‹ˆ ์•„์นจํ•ด๊ฐ€ ๋–ด๋‹ค. figma slides๋Š” ์ฒ˜์Œ ์‚ฌ์šฉํ•ด๋ณด๋Š”๊ฑฐ๋ผ ๋ ˆํผ๋Ÿฐ์Šค ์ฐพ์•„๋ณด๋ฉด์„œ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋งŒ๋“ค์—ˆ๋Š”๋ฐ, ์‹ฌ์‚ฌ์œ„์›๋ถ„์ด ๋””์ž์ธ ์นญ์ฐฌ์„ ์—„์ฒญ ํ•˜์…จ๋‹ค๊ณ  ์ „ํ•ด๋“ค์—ˆ๋‹ค.(๋ฟŒ๋“ฏ) ๋ฐฑ์—”๋“œ ๋ถ„์ด ๋””์ž์ธ ํ•˜์…จ๋‹ค๊ณ ์š”?!? ํ•˜๋ฉด์„œ .. (์ž๋ž‘๋งž์Œ) ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋ณธ์„ ์— ์ง„์ถœํ•˜๊ฒŒ ๋๋‹ค๋Š” ์ด์•ผ๊ธฐ๋ฅผ ๋“ฃ๊ฒŒ ๋๋‹ค! ์‚ฌ์‹ค ์ผ์ฃผ์ผ์ด๋ผ๋Š” ์‹œ๊ฐ„ ๋™์•ˆ ๊ธฐํš ๊ตฌ์ฒดํ™” ํšŒ์˜ + ๋””์ž์ธ + ๊ฐœ๋ฐœ + ๋ฐฐํฌ๊นŒ์ง€ ํ•˜๋Š”๊ฑด ์‰ฝ์ง€ ์•Š์•˜๋‹ค. ์‹ฌ์ง€์–ด ํŒ€ ๋ฆฌ๋นŒ๋”ฉ์œผ๋กœ ๋“ค์–ด์˜จ ๊ธฐํš์ž๋ถ„์€ ์ค‘๊ฐ„์— ์ž ์ˆ˜๋กœ .. ์ด 4๋ช…์ด์„œ ๋ฐœํ‘œ์ค€๋น„๊นŒ์ง€ ๋งˆ์ณ์•ผํ–ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์ด๋ฒˆ ๊ฒŒ์‹œ๋ฌผ์€ ์‹œ์ฆŒํ†ค ํšŒ๊ณ ๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋‹ˆ ๊ฐ์„คํ•˜๊ณ .week2 - 1์ผ์ฐจ ํšŒ๊ณ ์•„์นจ์— ์ผ์–ด๋‚ฌ๋Š”๋ฐ ์ปจ๋””์…˜์ด ์ข‹์ง€ ์•Š์•˜๋‹ค. ๋Œ์•„์˜จ ์ž ๋งŒ๋ณด ์‹œ์ฆŒ .. ๊ทธ๋ž˜๋„..
[๋„ค์ด๋ฒ„ ๋ถ€์ŠคํŠธ์บ ํ”„ AI Tech 8๊ธฐ] ํ•ฉ๋ฅ˜์™€ week1 ํšŒ๊ณ 
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Activity/๋ถ€์ŠคํŠธ์บ ํ”„ AI Tech 8๊ธฐ
ํ•ฉ๋ฅ˜๊ณผ์ •๋„ค์ด๋ฒ„ ๋ถ€์ŠคํŠธ์บ ํ”„ AI Tech 8๊ธฐ์— ํ•ฉ๋ฅ˜ํ•˜๊ฒŒ ๋๋‹ค. ๊ณต๊ณ ๊ฐ€ ๋‚˜์™”์„ ๋ฌด๋ ต์—” ์กฐ์ง€์•„์—์„œ ๋ด‰์‚ฌํ™œ๋™์„ ํ•˜๊ณ  ์žˆ์—ˆ์–ด์„œ(์‹œ์ฐจ 5์‹œ๊ฐ„) ๋งˆ๊ฐ ์ „ ์ฃผ๋ถ€ํ„ฐ ์กฐ๊ธˆ์”ฉ ์จ๋†”์•ผ์ง€ ์ƒ๊ฐ๋งŒํ•˜๊ณ  ๋”ฑ ์ž์†Œ์„œ 1๋ฒˆ ๋ฌธํ•ญ๋งŒ ์ž‘์„ฑํ•ด๋’€๋‹ค(๋Œ€์ฒด ์–ธ์ œ์ฏค ๋ฏธ๋ฆฌ๋ฏธ๋ฆฌ ํ• ๋ž˜..) ๋งˆ๊ฐ ์‹œ๊ฐ„์ด ์˜ค์ „ 11์‹œ(ํ˜„์ง€ ์‹œ๊ฐ„์œผ๋กœ ์˜ค์ „ 6์‹œ)๊นŒ์ง€์ธ๊ฑธ ํ™•์ธํ•˜๊ณ  ๋ถ€๋žด๋ถ€๋žด ์ „๋‚  ๋ฏธ๋ฆฌ ์ œ์ถœํ•œ ๋’ค ์ž ์— ๋“ค์—ˆ๋˜ ๊ธฐ์–ต์ด ์žˆ๋‹ค.์ž์†Œ์„œ๋ฅผ ์ž‘์„ฑํ•˜๊ณ  ๊ทธ ๋‹ค์Œ์ฃผ์— ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ๋ ฅ ํ…Œ์ŠคํŠธ(AI+์ฝ”๋”ฉํ…Œ์ŠคํŠธ) ์ผ์ •์ด ์žˆ์—ˆ๋Š”๋ฐ, ๊ท€๊ตญ + ์‹œ์ฐจ ์ ์‘ + ํ•ด์ปคํ†ค ์ค€๋น„๋กœ ๋ฐ”์œ ์‹œ๊ธฐ์˜€์–ด์„œ Pre-coures๋„ ๋“ฃ์ง€ ๋ชปํ•˜๊ณ  ์ฝ”๋”ฉํ…Œ์ŠคํŠธ๋„ ์ค€๋น„ ๋ชปํ•œ ์ฑ„๋กœ ์ž…์žฅํ•ด์•ผ ํ–ˆ๋‹ค. 3์‹œ๊ฐ„๋™์•ˆ 10๋ฌธ์ œ์˜ ์ฝ”๋”ฉํ…Œ์ŠคํŠธ ๋ฌธ์ œ์™€ ์•ฝ 17~18๋ฌธ์ œ์˜ AI ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ’€์–ด์•ผ ํ–ˆ๋Š”๋ฐ, ํ‡ด์‹ค์€ 2์‹œ๊ฐ„ ํ›„์— ๊ฐ€๋Šฅํ–ˆ๋‹ค. ๋‹น์žฅ ๋ฐœ๋“ฑ..
[PyTorch] reshape์™€ transpose์˜ ์ฐจ์ด
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Activity/๋ถ€์ŠคํŠธ์บ ํ”„ AI Tech 8๊ธฐ
reshapeํ…์„œ๋ฅผ ์ผ๋ ฌ๋กœ ํŽผ์ณค๋‹ค๊ฐ€, ์›ํ•˜๋Š” ๋ชจ์–‘(shape)์œผ๋กœ ๋‹ค์‹œ ์žฌ๋ฐฐ์น˜ํ•œ๋‹ค. ๋ฐฐ์น˜๋Š” ๊ทธ๋Œ€๋กœ ๋‘๊ณ , ๊ฒ‰๋ชจ์–‘๋งŒ ๋ฐ”๊พธ๋Š” ๋ฉ”์„œ๋“œ import torchx = torch.arange(6) # tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5])y = x.reshape(2, 3) # (2,3)์œผ๋กœ ๋ชจ์–‘ ๋ณ€๊ฒฝprint(y)# tensor([[0, 1, 2],# [3, 4, 5]])transposeํŠน์ •ํ•œ ๋‘ ์ฐจ์›์˜ ์ถ•์„ ์„œ๋กœ ๋งž๋ฐ”๊พผ๋‹ค. ์ฆ‰, ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ˆœ์„œ ์ž์ฒด๊ฐ€ ๋ฐ”๋€๋‹ค.x = torch.arange(6).reshape(2, 3)print(x)# tensor([[0, 1, 2],# [3, 4, 5]])y = x.transpose(0, 1) # 0๋ฒˆ์งธ ์ฐจ์›(ํ–‰)๊ณผ 1..
[์ •์ด๋ฌด] #1. ๊ธฐํš๋ถ€ํ„ฐ ๊ธฐ๋Šฅ๋ช…์„ธ๊นŒ์ง€(feat. Elasticsearch)
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Activity/๊ตฌ๋ฆ„ํ†ค ์œ ๋‹ˆ๋ธŒ 4๊ธฐ
ํ”„๋กœ์ ํŠธ์˜ ์‹œ์ž‘์ด๋ฒˆ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋Š” ๊ตฌ๋ฆ„ํ†ค ์œ ๋‹ˆ๋ธŒ ์‹œ์ฆŒํ†ค ์‹œ์ž‘ ์ „, ๋ฏธ๋ฆฌ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•ด๋ณด๋ฉด ์ข‹๊ฒ ๋‹ค๋Š” ์ƒ๊ฐ์— ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ฒŒ ๋œ ํŒ€ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋‹ค. ๋ฐฉํ•™ ๊ธฐ๊ฐ„ ๋‚ด MVP ๊ฐœ๋ฐœ ์™„๋ฃŒ๋ฅผ ๋ชฉํ‘œ๋กœ, ์ดˆ๊ธฐ์—๋Š” ๋””์ž์ด๋„ˆ 1๋ช…, ๋ฐฑ์—”๋“œ 5๋ช…์œผ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋˜์—ˆ์œผ๋‚˜ ์ดํ›„ ํ”„๋ก ํŠธ์—”๋“œ ํŒ€์›์ด ํ•ฉ๋ฅ˜ํ•ด ์ด 7๋ช…์ด ํ•จ๊ป˜ํ•˜๊ฒŒ ๋˜์—ˆ๋‹ค.์ด๋ฒˆ ํ”„๋กœ์ ํŠธ์˜ ์ฃผ์š” ๋ชฉํ‘œ๋Š” MSA ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ๋„์ž…๊ณผ ํ•จ๊ป˜, ํŒ€์› ๋ชจ๋‘๊ฐ€ ๊ธฐํš → ๊ธฐ๋Šฅ ๋ช…์„ธ → API ๋ช…์„ธ → ERD ์„ค๊ณ„ → ๊ฐœ๋ฐœ → ๋ฐฐํฌ → CI/CD๊นŒ์ง€์˜ ๊ฐœ๋ฐœ ์ „ ๊ณผ์ •์„ ๊ฒฝํ—˜ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋ฐฑ์—”๋“œ๋Š” 5๋ช…์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— MVP ๊ธฐ๋Šฅ์€ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๊ฐœ๋ฐœํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„ ๊ฑฐ๋ผ ํŒ๋‹จํ–ˆ๋‹ค. ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ๋Š” ์„ฑ๋Šฅ ์ตœ์ ํ™”๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ•œ ๋ฐฑ์—”๋“œ ์„ค๊ณ„๋ฅผ ์ค‘์ ์ ์œผ๋กœ ๋ชฉํ‘œ ์‚ผ๊ณ  ์žˆ๋‹ค!์•„์ด๋””์–ด ๊ธฐํšํšŒ์˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์˜์ˆ˜์ฆ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ฐ€๊ณ„๋ถ€ ์ •๋ฆฌ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ธฐ๋กœ ๊ฒฐ์ •..
[SK] ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ๋ง - ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐœ์š”
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Activity/SK AI Dream Camp
๋ถ„๋ฅ˜ (Classification)์–ด๋–ค ๋Œ€์ƒ์„ ์ •ํ•ด์ง„ ๋ฒ”์ฃผ์— ๊ตฌ๋ถ„ํ•ด ๋„ฃ๋Š” ์ž‘์—…์ฃผ์–ด์ง„ ํŠน์„ฑ์— ๋”ฐ๋ผ ์–ด๋–ค ๋Œ€์ƒ์„ ๋ฒ”์ฃผ(target)๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•๋ ˆ์ด๋ธ” ๋˜๋Š” ํƒ€๊ฒŸ์ด ๋ฒ”์ฃผํ˜•์ผ๋•Œ ์‚ฌ์šฉ๋ฒ”์ฃผ๊ฐ€ 2๊ฐœ์ธ ๊ฒฝ์šฐ ์ด์ง„ ๋ถ„๋ฅ˜ (Binary Classification)๋ฒ”์ฃผ๊ฐ€ ์„ธ๊ฐœ ์ด์ƒ์ธ ๊ฒฝ์šฐ ๋‹ค์ค‘ ๋ถ„๋ฅ˜ (MultiClass Classification)ํ˜ผ๋™ ํ–‰๋ ฌ(Confusion Matrix)sklearn.metrics.confusion_matrix์˜ˆ์ธก ๊ฐ’์ด ์‹ค์ œ ๊ฐ’๊ณผ ์ผ์น˜ํ•˜๋Š”์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๋Š” ๋ถ„๋ฅ˜ํ‘œํ‘œ์˜ ํ•œ์ชฝ ์—ด์—๋Š” ์˜ˆ์ธกํ•œ ๋ฒ”์ฃผ, ๋‹ค๋ฅธ ํ•œ์ชฝ์€ ์‹ค์ œ ๋ฒ”์ฃผ๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋ƒ„์ด์ง„ ๋ถ„๋ฅ˜์˜ ๊ฒฝ์šฐ ์˜ˆ์ธกํ•œ ๋ฒ”์ฃผ์™€ ์‹ค์ œ ๋ฒ”์ฃผ์— ๋”ฐ๋ผ 4๊ฐ€์ง€ ์ง€ํ‘œ๋กœ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ์ŒTrue Positive : Positive๋กœ ์˜ˆ์ธก๋œ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ๋งž์ŒFalse Negative : N..
[๋ฆฌ๋ชจํŠธ] ์—‘์…€ ํ•˜๋‚˜๋กœ ์ถฉ๋ถ„ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๊ธฐ๋ณธ
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Activity/๋ฆฌ๋ชจํŠธ ์ธํ„ด์‹ญ 6๊ธฐ
์—‘์…€์˜ ๊ธฐ๋ณธ ์›๋ฆฌ์ˆ˜์‹์˜ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ’์ด ํ…์ŠคํŠธ(๊ณ„์‚ฐX)๋ฉด ์™ผ์ชฝ ์ •๋ ฌ / ์ˆซ์ž(๊ณ„์‚ฐO)๋ฉด ์˜ค๋ฅธ์ชฝ ์ •๋ ฌ ์ƒ๋Œ€ ์ฐธ์กฐ: ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๋ณต์‚ฌ/๋ถ™์—ฌ๋„ฃ๊ธฐ ํ•  ๋•Œ ์ฐธ์กฐ๋œ ์…€์ด ํ•จ๊ป˜ ์ด๋™ํ•˜๋Š” ์ฐธ์กฐ* ์ˆ˜์‹ ์ž‘์„ฑ ์‹œ ์ž…๋ ฅ ์…€์„ ํ™œ์šฉํ•  ๋•Œ ์ˆ˜์‹์ด ์…€์„ ์ฐธ์กฐํ•œ๋‹ค๊ณ  ํ‘œํ˜„์ ˆ๋Œ€์ฐธ์กฐ: ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๋ณต์‚ฌ/๋ถ™์—ฌ๋„ฃ๊ธฐ ํ•ด๋„ ์ฐธ์กฐ๋œ ์…€์ด ์ด๋™ํ•˜์ง€ ์•Š๋Š” ์ฐธ์กฐ (F4ํ‚ค๋กœ ์„ค์ • ๊ฐ€๋Šฅ)* ๋Œ€๋ฌธ์ž ์•ž ๋‹ฌ๋Ÿฌ ํ‘œ์‹œ๋Š” ์—ด ์ด๋™ ๋ถˆ๊ฐ€, ์ˆซ์ž ์•ž ๋‹ฌ๋Ÿฌ ํ‘œ์‹œ๋Š” ํ–‰ ์ด๋™ ๋ถˆ๊ฐ€ ์˜๋ฏธ์—‘์…€ ๋‹จ์ถ•ํ‚ค์œˆ๋„์šฐ๋ž‘ ๋งฅ์€ ๋งŽ์ด ๋‹ฌ๋ผ์„œ ๋‹จ์ถ•ํ‚ค๋Š” ๊ฑฐ์˜ ์‚ฌ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š์„๋“ฏ ์‹ถ๋‹ค.. ^.^IF ํ•จ์ˆ˜์™€ ์ค‘์ฒฉ์œผ๋กœ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๊ธฐ(1) IF(์กฐ๊ฑด, True์ผ ๋•Œ ๊ฐ’, False์ผ ๋•Œ ๊ฐ’): IFํ•จ์ˆ˜ ๋‹จ๋…์œผ๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•  ๋•Œ(2) IF(์กฐ๊ฑด1, ์กฐ๊ฑด1 True์ผ ๋•Œ ๊ฐ’, IF(์กฐ๊ฑด2, ์กฐ๊ฑด2 True์ผ ๋•Œ ๊ฐ’, ์กฐ๊ฑด2 Fa..
[Java] 1. ํด๋ž˜์Šค์™€ ๋ฐ์ดํ„ฐ
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BE/์‹ค์ „ ์ž๋ฐ” ๊ธฐ๋ณธ, ์ค‘๊ธ‰
๋ฌธ๋“ ์ž๋ฐ”๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด์„œ ๋ฌธ๋ฒ• ๊ณต๋ถ€ ์œ„์ฃผ๋กœ ํ•ด์™”๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊นจ๋‹ฌ์•˜๋‹ค. ๋ฌธ๋ฒ•๋ณด๋‹ค ์™œ ์ด๊ฑธ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผํ•˜๋Š”์ง€ ๋ณธ์งˆ์ ์œผ๋กœ ์ ‘๊ทผํ•˜๊ณ ์ž ์˜ค๋Š˜๋ถ€ํ„ฐ ๋‹ค์‹œ ํ•œ๋ฒˆ ์ •๋ฆฌํ•˜๊ณ  Spring ๊ณต๋ถ€๋ฅผ ๋‹ค์‹œ ํ•œ๋ฒˆ ํ•  ์ƒ๊ฐ์ด๋‹ค. ํŠนํžˆ๋‚˜ ์š”์ฆ˜๊ฐ™์€ ์‹œ๊ธฐ์—” ๊ธฐ์ดˆ๊ฐ€ ํƒ„ํƒ„ํ•œ ๊ฐœ๋ฐœ์ž์•ผ๋ง๋กœ ์‚ด์•„๋‚จ์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ƒ๊ฐ์ด ๋“ค๊ธฐ์—!ํด๋ž˜์Šค๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•œ ์ด์œ ์ž๋ฐ” ์„ธ์ƒ์€ ํด๋ž˜์Šค์™€ ๊ฐ์ฒด๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์ ธ ์žˆ๋‹ค. Student ์—ฌ๋Ÿฌ๋ช…์˜ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ถœ๋ ฅํ•˜๋Š” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„ , Student1์˜ ์ด๋ฆ„, ๋‚˜์ด, ์„ฑ์ ์ด ํ•„์š”ํ•˜๊ณ  Student2์˜ ์ด๋ฆ„, ๋‚˜์ด, ์„ฑ์ ์ด ํ•„์š”ํ•˜๊ณ  Student3์˜ ์ด๋ฆ„, ๋‚˜์ด ์„ฑ์ ์ด ํ•„์š”ํ•˜๊ณ  ... StudentN์˜ ์ด๋ฆ„, ๋‚˜์ด, ์„ฑ์ ์ด ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ์ด ๋ชจ๋“  ์ •๋ณด๋ฅผ ํ•˜๋“œ์ฝ”๋”ฉํ•ด ์ž‘์„ฑํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ๊ฒ ์ง€๋งŒ ๊ทธ๋ ‡๊ฒŒ ํ•˜๋ฉด ์œ ์ง€๋ณด์ˆ˜๋ฉด์—์„œ ๋ถˆ๋ฆฌํ•˜๊ณ  ๋‚˜์ค‘์— ํ™•์žฅ์„ฑ์„ ๊ณ ..
[SK] SK ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„์„ ํ™œ์šฉํ•œ ํŒŒ์ด์ฌ ๊ธฐ์ดˆ
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Activity/SK AI Dream Camp
1. ๋ฆฌ์ŠคํŠธ(list)๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ฉ”์„œ๋“œ(method) ํ˜น์€ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์ง€์›ํ•˜๋ฉฐ ๋ฉ”์„œ๋“œ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์š”์†Œ๋ฅผ ์ถ”๊ฐ€, ์‚ญ์ œ ๋ฐ ๋ณ€๊ฒฝ๋Œ€๊ด„ํ˜ธ [] ๋กœ ๋‘˜๋Ÿฌ์‹ธ์—ฌ ์žˆ์Œ ๋‹ค์–‘ํ•œ type์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋„ฃ์„ ์ˆ˜ ์žˆ์Œlist = [5, "hello", [1, 2], True]๊ฐ’ ์ถ”๊ฐ€(append)๋ฆฌ์ŠคํŠธ์˜ ๋งจ ๋งˆ์ง€๋ง‰์— ๊ฐ’ ์ถ”๊ฐ€list = [1, 2, 3]list.append(4)list # ๊ฒฐ๊ณผ: [1, 2, 3, 4]์‚ฝ์ž…(insert)ํŠน์ • ์ธ๋ฑ์Šค์— ๊ฐ’ ์ถ”๊ฐ€ insert(์ธ๋ฑ์Šค, ๊ฐ’)list = [1, 2, 3]list.insert(1, 100)list # ๊ฒฐ๊ณผ: [1, 100, 2, 3]์ œ๊ฑฐ(remove, pop)remove: ๋ฆฌ์ŠคํŠธ์—์„œ ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ๋กœ ๋‚˜์˜ค๋Š” ํ•ด๋‹น ๊ฐ’์„ ์‚ญ์ œlist = [1, 1, 2, 2, 3, 3]list.r..
[๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ] ๋ฐ์ดํ„ฐ์ „์ฒ˜๋ฆฌ 100์ œ
ยท
Data/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ
6๋ฒˆ์งธ ์ปฌ๋Ÿผ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž…์„ ํ™•์ธํ•˜๋ผ dtypedf.iloc[:,5].dtype 6๋ฒˆ์งธ ์ปฌ๋Ÿผ์˜ 3๋ฒˆ์งธ ๊ฐ’์€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€? iloc[ํ–‰, ์ปฌ๋Ÿผ]df.iloc[2, 5] ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋กœ๋“œํ•˜๋ผ. ์ปฌ๋Ÿผ์ด ํ•œ๊ธ€์ด๊ธฐ์— ์ ์ ˆํ•œ ์ฒ˜๋ฆฌํ•ด์ค˜์•ผํ•จ encoding="euc-kr"DataUrl = "https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/Jeju.csv"df = pd.read_csv(DataUrl, encoding="euc-kr")df ์ˆ˜์น˜ํ˜• ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ๊ฐ€์ง„ ์ปฌ๋Ÿผ์„ ์ถœ๋ ฅํ•˜๋ผ select_dtypes(exclud="object")df.select_dtypes(exclude="object").columns ๊ฐ ์ˆ˜์น˜ํ˜• ๋ณ€์ˆ˜์˜ ๋ถ„ํฌ(์‚ฌ๋ถ„์œ„, ํ‰๊ท , ํ‘œ์ค€ํŽธ์ฐจ, ์ตœ๋Œ€ , ์ตœ์†Œ)๋ฅผ ํ™•์ธํ•˜๋ผ..
์ธํ”„๋ผ๋ฅผ ์„ค๊ณ„ํ•  ๋•Œ ๊ณ ๋ฏผํ•ด์•ผ ํ•  ๊ฒƒ๋“ค
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Infra
1. ๋‹จ์ˆœํ•œ Static Page ์„œ๋น„์Šค๋‹จ์ˆœ Static Page ์„œ๋น„์Šค์˜ ๊ฒฝ์šฐ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„ ๋Œ€๋Ÿ‰์˜ ํŠธ๋ž˜ํ”ฝ์„ ๊ฐ๋‹นํ•ด์•ผํ•˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๊ฐ€ ๋งŽ์€ ์ƒํ™ฉ์ด ๋งŽ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ์„ฑ๋Šฅ์— ๋Œ€ํ•ด ์ถฉ๋ถ„ํ•œ ๊ณ ๋ ค๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ex) ํ”„๋กœ๋ชจ์…˜ ํ™๋ณด ํŽ˜์ด์ง€, ๋žœ๋”ฉ ํŽ˜์ด์ง€ ๋“ฑ๋“ฑ์˜ˆ๋ฅผ๋“ค์–ด ์ด๋ชจํ‹ฐ์ฝ˜์„ ๋ฐœ๊ธ‰๋ฐ›๋Š” ํŽ˜์ด์ง€๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค๋ฉด, ์‚ฌ์šฉ์ž๋Š” ๋‚ด์šฉ์„ ๋ณด๊ธฐ๋ณด๋‹ค ์–ด๋–ค ์ด๋ชจํ‹ฐ์ฝ˜์ธ์ง€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ฐ›์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€๋งŒ ํ™•์ธํ•œ๋‹ค. ์ฆ‰, ์‚ฌ์šฉ์ž๋Š” ํŽ˜์ด์ง€๊ฐ€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๊ตฌ์„ฑ๋˜์–ด์žˆ๋Š”์ง€๋ฅผ ๋ณด๊ธฐ๋ณด๋‹ค ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฒƒ๋งŒ ๋ณธ๋‹ค. ๋‹จ์ผ ํŽ˜์ด์ง€์—์„œ ๋จธ๋ฌด๋Š” ์‹œ๊ฐ„์ด ๊ธธ์ง€ ์•Š๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ํ•œ์‚ฌ๋žŒ์ด ๋งŽ์€ ํŠธ๋ž˜ํ”ฝ์„ ๋ฐœ์ƒ์‹œํ‚ค์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค. (=TPS๊ฐ€ ์งง์•„์งˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.) TPS(Transactions per Second): ์ดˆ๋‹น ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ํŠธ๋žœ์žญ์…˜ ์ˆ˜. TPS ์ˆซ์ž๋Š” ๋†’์œผ๋ฉด ๋†’์„ ์ˆ˜๋ก ์ข‹์ง€๋งŒ, TPS๊ฐ€ ๋†’์•„์งˆ์ˆ˜๋ก ๋น„์šฉ์ด ๋น„..