TY_IT💻

sys 모듈을 이용해 상대경로 설정 가능 import sys sys.path.append('내경로') 위 코드가 들어가면 내 경로가 파일 실행 위치가 되고 다른 파일을 import 할 때 from ~ import ~를 사용해 상대경로로 불러올 수 있다. ex) parent 폴더에 child 폴더가 존재하고, child 폴더 안에 myfunc함수를 담은 example.py 있다면 import sys sys.path.append('C:/Parent') from child.example import myfunc 위처럼 myfunc함수를 상대경로로 불러올 수 있다. 상대경로로 작성하면 절대경로로 경로를 다 써주지 않고도 편하게 파일을 불러올 수 있지만, 파일 위치가 바뀐다거나 하면 불편해질 수 있다.

협업 시 여러 명이 동시에 다른 작업을 하려면 branch를 만들어야한다. 브랜치를 생성하면 한 프로젝트를 여러 명이서 서로 다르게 관리할 수 있다. CMD에서 작업 1. Branch 확인 git branch 브랜치를 만들기 전에는 master 브랜치만 존재한다. git branch -r : 원격 저장소의 branch 리스트 확인 git branch -a : 로컬, 원격 저장소의 branch 리스트 확인 git push origin --delete [브랜치명] : 원격 브랜치 삭제 2. Branch 생성 및 이동 git branch [브랜치명] 예시로 feature라는 이름의 브랜치를 만들었다. 생성 후 다시 git branch 명령어로 확인하면 feature 브랜치 생성 완료! 이제 생성한 브랜치로 이..

대용량 데이터베이스에서 파일을 받거나, 대용량 파일을 사용하는 경우 파일을 분할하는 것이 좋다. csv파일도 가능하고, 파일 확장명이 없는 파일 등 모든 파일에 대해 가능하다. 1. 파일 사이즈로 분할 # 100kb 단위로 분할 split -b 100k [파일명] # 100mb 단위로 분할 split -b 100m [파일명] 2. 특정 라인 수로 분할 # 10000줄 단위로 분할 split -l 10000 [파일명] # 1000000줄 단위로 분할 split -l 1000000 [파일명]

데이터 분석 과정(Data Analysis Process) 1. Goal Definition 객관적, 구체적으로 분석 대상 정의(=문제 정의) 해당 도메인에 대한 이해 해당 프로젝트에 대한 이해 2. Data Searching & Collecting 문제 정의 후 필요한 데이터 검색 데이터 수집 및 데이터 파악 3. Data Preparation 데이터의 noise를 제거하고 원하는 형태로 데이터를 변환하는 Data preprocessing(데이터 전처리 과정)포함 최종 모델을 만들기 위한 데이터 준비 단계 관련 데이터끼리 관계 설정 및 데이터 이해, 데이터 병합 4. Modeling 어떻게 모델 설계할지 구성 R, Python 등 이용해 머신러닝 알고리즘 등 다양한 알고리즘 적용 5. Evaluatio..

딥러닝 모델 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)에 대해 알아보자. CNN은 computer vision problem에서 많이 쓰인다. 특히 그 중 많이 활용되는 것은 object detection이다. Object Detection이란? Feature extraction(특징 추출) 이미지에서 끌어낼 수 있는 유용한 feature 추출 Bounding Box 생성 object를 감싸는 bounding box 생성 Class classification bounding box 안의 object가 어떤 class인지 분류하는 과정 CNN(Convolutional Neural Network) image의 형태를 보존하도록 행렬 형태의 데이터를 입력받아 정보 손실을 방지하고,..

ahnty0122.tistory.com/58 [Deep Learning] 딥러닝/머신러닝/인공지능의 차이, 인공신경망 개념 딥러닝에 대해 이해하려면 먼저 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점을 알아야한다. 인공지능(AI): 사람의 지능을 모방해 사람이 하는 복잡한 일을 할 수 있는 기계를 만드는 것 머신러닝(ML): 입 ahnty0122.tistory.com Machine Learning Workflow 위의 글에서 인공신경망을 학습하는 과정에 대해 적어놨는데, 이 인공신경망을 학습하는 방법에 대해 알아보자. 미리 정해진, 답이 있는 트레이닝 데이터로 머신러닝 알고리즘을 학습해 모델을 얻는 training(학습)과정을 거쳐 올바르게 학습이 되는지 임의의 입력데이터를 통해 결과를 확인하는 test 과정을 ..

딥러닝에 대해 이해하려면 먼저 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점을 알아야한다. 인공지능(AI): 사람의 지능을 모방해 사람이 하는 복잡한 일을 할 수 있는 기계를 만드는 것 머신러닝(ML): 입력되어 있는 데이터를 통해 각각의 상황에 맞도록 학습시키는 것 딥러닝(DL): 머신러닝으로 학습한 부분들을 기반으로 스스로 판단해 새롭게 대처하는 것 (=end-to-end machine learning) 딥러닝이 end-to-end machine learning인 이유는 처음부터 끝까지 컴퓨터가 학습하는 것으로, 머신러닝처럼 사람이 데이터에서 일부 특징을 뽑아서 기계에게 전달해 학습시키는 것이 아니라 데이터 자체를 컴퓨터에 전달하는 등 사람의 개입이 아예 없기 때문이다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의를 ..

JSON 형식이란? JSON (JavaScript Object Notation) 웹 환경이나 모바일 응용 프로그램 등에서 데이터를 교환하기 위해 만든 개방형 표준 포맷 속성(KEY)과 값(VALUE) 쌍으로 구성 자바스크립트 언어에서 파생되었지만 특정 언어에 종속되지 않고 교환할 수 있는 독립적인 데이터 포맷 포맷이 단순, 공개되어 있어 거의 대부분의 프로그래밍 언어에서 쉽게 읽거나 쓸 수 있도록 프로그래밍 가능 ※ 최근 기존 관계형 데이터베이스에서 NoSQL로의 변화가 이루어지고 있는데, 이때 JSON 형태는 매우 중요 ※ But, 관계형 데이터베이스를 알아야 NoSQL 할 수 있기 때문에 숙지 필수 JSON_OBJECT() 쿼리문 결과를 JSON 형태로 바꿔주는 함수 @json 변수에 JSON 데이터..