본문 바로가기
반응형

전체 글139

Flutter stable 3.13 버전 확인 - iOS, API 먼저 내가 참고한 외국의 한 정보 공유 사이트라 해야하나? Medium의 게시글을 첨부하겠다.아래의 글을 통해 공식문서를 참조하지 않아도 쉽게 알수 있다. https://medium.com/flutter/whats-new-in-flutter-3-13-479d9b11df4d What’s new in Flutter 3.132D scrolling, faster graphics, Material 3 updates and moremedium.com 솔직히 이 글을 오늘에서야 접했는데, 접하고 난 다음 바로 플러터에 대해서도 포스팅을 해야겠다는 생각이 들었다.첫 번째 이유로는 flutter는 여전히 정보 구하기가 힘들다.두 번째 이유로는 정보가 귀한만큼 다루는 사람도 아직은 적은 것 같은데, 이걸 다루는 사람들이 .. 2023. 8. 31.
flutter에 대한 정리를 하기 전에 (readme 버전) 플러터에 대한 공부를 쉰지는 2년 정도 된것 같다.그치만 내 첫 코딩공부이기도 했고, 부산생활을 하면서 배우게된거라 나한텐 의미가 깊었다.2021 GDSC의 futter 부문 일반멤버로 활동하면서 플러터 스터디를 한번도 빠진적이 없었다.그치만 우리만 부산지부다 보니, 수도권과 교류가 없었다는 점이 좀 아쉬웠다.코어멤버가 직접 ppt를 만들어서 기능을 가르쳐주곤했는데 이게 그렇게 재밌을 수가 없었다. ㅋㅋㅋㅋㅋGDSC를 할 당시에는 난 본가에서 비대면 수업중이라 구글미트로 참여하곤 했었는데,그 당시 정말 기초부분에 대해 배웠다.Row Column ElevatedButton 이런부분에 대해서 가르쳐주고 어떤 기능을 하는지를 활용했었다.2018년에 파이썬, c 이런언어에 대해 전공기초로 깔짝여봤어서 앱개발이라.. 2023. 8. 31.
Colab의 GPU용량 이슈에 대한 해결법 요즘 수업에 딥러닝을 활용하고 있어서 에폭 코드를 돌리기 위해 코랩의 T4 gpu 런타임유형을 자주 사용하고 있다. 코랩은 구글이 제공하는 클라우드 기반 Jupyter Notebook 환경으로 즉, 웹 브라우저에서 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있다. 이런 환경을 가진 코랩은 머신 러닝, 딥 러닝, 데이터 분석 등의 작업을 수행할 때 매우 유용하고, 많이들 사용한다. 무료로 gpu 기능까지 지원하다보니 나처럼 그래픽카드가 없는 사람들에겐 분석을 할 때, 큰 도움이 된다. 하지만, 이 좋은 기능은 조건없는 무료사용이 안된다. 나 역시 사용 첫날부터 수업시간이 길고, 수업 이후 시간에도 확인해보다보니 바로 용량 제한에 걸려버렸다. 지금부터 해결 방법을 적어보려 한다! 0. 코랩 이슈에 대해 코랩의 .. 2023. 8. 30.
[데이터 분석] 딥러닝 합성곱에 대해 알아보자 오늘의 포스팅은 수업시간에 배운 합성곱에 대해 작성해보려한다. 포스팅을 시작하기 앞서 항상 느끼는게 있다. 포스팅을 하기 전에는 수업시간에 열심히 듣는다해도 코드부분을 그냥 의미없이 따라치게만 되었고, 그러다보면 항상 개념에 대한 기억은 휘발성으로 날아가버리기 마련이었다. 그래서 포스팅을 수업시간 중에 함께 하다가 언제부턴가 수업 이후 시간에 남기는 버릇을 들였는데, 포스팅을 하며 다시한번 찾아보는 과정이 도움되는것 같다. (그렇다고 다 기억하는건 아니지만....ㅋㅋㅋ) 이제 시작해보자! 1. 합성곱이란? 딥러닝의 합성곱은 이미지 처리와 패턴 인식 작업에 사용하는 중요한 연산이다. 간단히 실행 과정을 설명하자면, 입력 데이터에 작은 커널을 적용해 새로운 특성맵을 생성한다. 이 과정을 통해서 입력 데이터로.. 2023. 8. 28.
F12 안될 때도 사용 가능한 영상 다운로드 방법! 요즘은 매체가 많이 발전된 시대인 만큼 어린 아이들부터 영상매체를 먼저 접하고 자랄 정도라고 한다. 영상매체는 갈래도 더 다양해진만큼, 이젠 없어선 안되는 부분이라고 생각한다. 유심을 쓰지않는 태블릿을 사용하거나, 인터넷이 안되는 환경에서 노트북을 이용해 영상을 보고싶을때 유용한 팁!! 영상을 다운하는 방법을 작성하려 한다. 👏👏👏 단, 유튜브 영상 다운방법을 제외하고는 노트북이나 데스크탑 환경임을 미리 명시하는 바이다. 1. 유튜브 영상 + 뮤직 다운 유튜브 영상을 다운하기 위해 다들 이런 저런 사이트들을 많이 뒤적거리기 마련이다. 내가 약 2년 조금 넘는기간동안 사용해온 무료 다운 사이트를 공유하고자 한다. 이 사이트의 장점은 영상으로만 되는 것이 아닌, mp3 파일로도 다운이 된다는 것! Downl.. 2023. 8. 25.
머신러닝과 딥러닝의 알고가야 할 중요한 개념! 머신러닝과 딥러닝을 배우고, 사용하는 사람이라면 꼭 알아야 할 부분들이 있다. 이번 포스팅에서는 꼭 알아야 할 부분들에 대한 정리를 해보려 한다. 1. 데이터셋 데이터셋은 모델을 훈련하고 평가하는데 사용하는 데이터의 집합을 말한다. 훈련 데이터들은 모델의 파라미터를 학습하는데 사용되고, 검증 데이터들은 하이퍼 파라미터를 조정하고, 모델을 평가하는데 사용하며 테스트 데이터는 최종 모델의 성능을 평가하는데 사용한다. 2. 하이퍼 파라미터 하이퍼 파라미터는 머신러닝과 딥러닝 모델을 훈현하기 위해 사람이 직접 설정하는 매개변수이다. 하이퍼 파라미터 조정은 모델의 성능을 향상시킬 뿐 아니라일반화 성능을 개선하는 중요한 작업이다. 경험에 의하며, 여러가지 시도를 통해 최적의 조합을 찾아간다. - 하이퍼 파라미터의 .. 2023. 8. 24.
[데이터 분석] 딥러닝의 사용 목적과 TensorFlow 사용하기 딥러닝은 머신러닝에 속하는 인공 신경망을 기반으로 하는 학습 방법이다. 딥러닝의 부모가 머신러닝이라고 이해하면 쉽다. 딥러닝이라고 해서 따로 분류가 되는 목적이 있다. 지금부터 딥러닝에 대해서 알아보고 그 중 자주 사용하는 TensorFlow에 대해서도 작성하려 한다. 1. 딥러닝이란? 정형 데이터, 비정형 데이터 모두에 사용할 수 있다. 그렇지만 딥러닝의 강점은 비정형 데이터 처리에 뛰어난 성능을 보이는 것이다. 이미지나 음성과 같은 독특하고 복잡한 구조와 특징을 가진 데이터들에서 효과적으로 정보를 추출해내고, 처리한다. 또한, 인간을 모티브로 학습해서 일부 작업에선 인간의 지능을 뛰어넘기도 한다. 2. 딥러닝 사용 목적 딥러닝의 강점을 알아봤으니, 사용 목적도 한번 알아보자. 크게 5가지로 분류해볼 .. 2023. 8. 24.
[데이터 분석] 머신러닝 lightgbm로 예측하기 오늘의 포스팅은 lightgbm를 이용해서 회귀에 대해 배워본 것을 정리한다. 사실 어제 내용이지만, 어제는 빅분기 공부로 생각이 많아서 오늘 올린다..! ㅋㅋㅋㅋㅋ 이 부분 역시 교재를 참고했으며, 해당 교재는 파이썬 머신러닝 완벽 가이드(권철민 저) 이다. 책 제목처럼 정말 완벽한 가이드 북이라 구입해서 보는 것을 권장한다! 나는 lightgbm이 무엇인지를 몰라서 gpt를 활용해서 물어봤다. 나처럼 lightgbm과 같이 사용하는 프레임 워크나, 라이브러리를 모르겠다면 꼭 찾아보는 것을 추천한다. 가장 좋은 것은 공식 문서를 찾아서 읽어보는 것인데 나는 사용하는 코드부분말고 lightgbm 자체가 무엇인지를 알고싶었기에 gpt를 활용했다. LightGBM(Light Gradient Boosting .. 2023. 8. 23.
비전공자의 빅데이터 분석기사 7회 필기 준비기 오늘은 비전공자인 내가 빅데이터 분석기사 필기를 준비하면서 드는 생각과 다짐을 정리하려 한다. 한마디로 오늘의 포스팅은 생각 정리를 위한 tmi이다. 먼저 간단하게 나에 대한 라인업..? 을 해보자면, 흔한 공대 졸업생 + 공부 안한 케이스 + 영포자... 이런걸 라인업이라고 하기에도 민망하지만, 난 정말 아무것도 내세울 수 없는 삶을 살았던것 같다. 하지만, 지금은 멀티캠퍼스에서 빅데이터과정을 수강중이고 난 이 배움이 너무 재밌다! 이 길로 성공할 수 있을 것 같다는 생각이 든다. (근자감이지만...) 이제 서론은 제치고! 비전공자인 내가 공부하는 루트에 대한 기록을 먼저 해보자면, 매일 9 to 6 는 수업시간에 집중하기 때문에, 빅분기에 열정을 쏟을 시간이 없다. 이게 단점이라고 생각하지는 않는다!.. 2023. 8. 22.
[데이터 분석] 머신러닝의 Confusion Matrix와 평가 지표에 대한 이론 오늘의 포스팅은 머신러닝을 활용할 때 가장 중요하게 보는 Confusion Matrix에 대해 작성해보자 한다. 머신러닝의 모델을 고를 때, 정확도를 판별해서 어떤 모델을 사용하는 것이 가장 성능이 좋을지 파악한다. 그러나, 이 정확도 라는 것은 말 그대로 모델의 성능을 파악하고 고르는 기준이 될 뿐. 우리가 중요하게 여겨야 하는 것은 정밀도와 재현율이다. 그리고 F1 스코어는 정밀도와 재현율 두 가지를 중요하게 고려하는 평가 지표이다. 1. Confusion Matrix 정밀도와 재현율에 대해 알려면 먼저 예측값과 실제값에 대한 관계에 대해 알아야 한다. 크게 4가지로 분류할 수 있다. 불과 올해 초 까지만 해도 기승을 부린 코로나 감염에 대해 예를 들어보겠다. 몸살 기운이 너무 심하고 열이 나서 신속.. 2023. 8. 18.
[데이터 분석] 모델 학습부터 K-Fold 교차 검증까지 이론 잡기! 데이터 분석을 수행하려면, 원하는 정보를 담고 있는 데이터 파일을 사용하여 머신러닝 모델을 생성하고 검증하는 과정을 통해 분석을 진행한다. 초반에 배우면서 든 생각은 데이터 분석은 그냥 파이썬 라이브러리를 활용해서 시각화 시켜서 보기 쉽게 만들고 그걸 대시보드에 올리면 끝인가? 그래서 개발자와 협업하게되고, 우리는 분석하고 시각화 한 부분들을 정확히 전달하고 개발자들은 보기 쉽게 해주고 디자인팀에서 가독성을 높여주면 되는구나 하는 생각을 했다. 사실 아무것도 모르고 있다가 저정도의 생각을 하게된 것도 발전된 것이긴 하지만, 점차 깊이있는 수업을 듣게 되면서, 데이터 분석은 시각화를 한다는 것이 중요하지만! 그것이 결코 종지부를 찍는 것은 아니구나 하고 깨달았다. 오늘 작성하는 내용들은 코드위주보단, 일단.. 2023. 8. 17.
코드를 익히는 필사 공부 이렇게 해보자! 나는 파이썬을 사용하고 있고, 데이터 분석쪽으로 수업을 수강중이라 파이썬 위주로 포스팅을 작성한다. 그러나 모든 프로그래밍 언어를 배울 때, 필사를 하는 것은 아주 중요하다. 다른 사람의 코드를 그냥 베끼는거 아냐? 싶다면 수업을 들으면서 치는 코드들도 다 마찬가지일거다. 필사가 가장 중요한 이유를 먼저 짚고 가겠다. 0. 필사가 왜 중요하지? 프로그래밍 언어를 공부할 때, 필사를 중요하다고 모두가 말을 하는 이유가 있다. 필사를 하는 이유는 먼저 내 눈에 익히고, 코드의 흐름을 파악하는데 도움을 준다. 이 코드를 외우라는 것이 절대 아니다. 필사를 하다보면, 이 코드는 어떤 부분을 다루는구나 하고 감이 잡힌다. 그리고 그 부분을 구글링이나 gpt 를 활용해서 어떻게 활용하는 라이브러리인지, 코드인지를 .. 2023. 8. 16.
반응형

티스토리툴바