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Coding210

24-11-08 WIL 또 한주를 마치며, 이번주는 AI활용에 대한 강의를 듣고 공부하는 한주였다. 그것 말고도 수준별 학습반이라던지 튜터님과의 상담시간 등등 여러모로 뜻깊은 한주였다. 상담시간을 통해 긍정적인 피드백들과 조언들을 얻게 되었고, 그로인해 공부에 좀 더 집중할 수 있게 되었고, 무엇이 중요한지 우선순위를 명확히 할 수 있게 되었다. 그리고 수준별 학습반을 통해서는 파이썬 기초문제들을 풀때 간단한 문제들을 그냥 간과하며 정답을 맞추는 것에만 몰두해있었는데, 조금더 파고들어서 한 문제에 대한 다양한 풀이들과 예시, 그리고 기초적이지만 굳이 찾아보지 않으면 알수 없는 그런 플러스 알파같은 지식들을 얻게 되어서 굉장히 만족한다. 기초를 다듬는데 굉장히 도움이 되고, 어떤 일이든 기초가 가장 중요한 것이다. 그런의미에서 .. 2024. 11. 10.
24-11-08 베이직반에서 배운것들 *args, *kwargs 란?함수의 인자(=파라미터=arguments)를 다루는 유용한 방법이다. ▼ args (Posistional Arguments)args는 함수에서 위치 인자(positional arguments)를 받을 때 사용된다. args는 함수에 전달된 위치 인자들을 튜플로 묶어서 받아온다. 즉, 함수의 인자 개수를 고정하지 않고 여러 개를 받을 수 있게 해준다.def example_function(*args): for arg in args: print(arg)# 함수 호출example_function(1, 2, 3, 4, 5)# 출력12345  위 코드에서 example_function은 *args를 사용하여 인자들을 받는다. 함수가 호출될 때 전달된 값들이 args라.. 2024. 11. 10.
패키지 관리와 가상환경 설정 패키지란?여러 모듈들을 묶어놓은 하나의 디렉토리이다. 파이썬에서는 다양한 기능을 제공하는 패키지들이 있어서, 개발자가 직접 모든 기능을 구현하지 않아도 된다. 예를 들어, 데이터 분석을 할 때 자주 사용하는 pandas, 수학 계산에 유용한 numpy, 웹 개발을 위한 Django 등이 모두 패키지이다. 버전 관리가 중요한 이유같은 패키지라도 버전에 따라 기능이 달라질 수 있다. 그래서 팀 프로젝트나 유지 보수 시에 특정 버전이 필요할 수 있다.  pip 패키지pip 은 파이썬 패키지 관리자이다. 이를 통해 원하는 패키지를 쉽게 설치하고 관리할 수 있다.pip install 패키지명# 특정 버전 설치pip install 패키지명==버전번호# 현재 설치된 패키지 목록확인pip list   가상환경이란?프로.. 2024. 11. 8.
AI 활용에 대해서 연구란? 새로운 알고리즘을 개발하거나, AI의 성능을 높이는 방법을 찾는다. 이는 수학적 이론과 복잡한 코드 작업이 필수적이다.  AI 활용이란?이미 만들어진 AI 모델이나 API를 사용해 문제를 해결하는 것이다. 연구처럼 깊게 들어가지는 않지만, AI의 능력을 실무에 적용하는 데 중점을 둔다.--> 예시 : 연구자는 새로운 음성 인식 알고리즘을 개발할 수 있지만, AI 활용자는 이를 이용해 음성 비서를 만드는 앱을 개발한다. API (Application Programming Interface)개발자가 복잡한 AI 기능을 손쉽게 사용할 수 있도록 제공되는 인터페이스 이다. 이 API를 통해 복잡한 AI 알고리즘을 직접 개발할 필요 없이, AI의 기능을 바로 이용할 수 있다. 사전 학습 모델 (Pre-t.. 2024. 11. 8.
수준별 학습에서 배운것들 오늘의 수준별 학습에서 많은 것들을 배웠다. 쉬운 기초 프로그래머스 문제를 튜터님이 풀이해 주셨는데, 쉬운 문제라도 푸는방법이 여러가지가 있고, 몰랐던 방법들을 많이 알게 되었다.   1.문자열 출력하기 str = input()print(str) 2. a와 b출력하기# f-string 방법a, b = map(int, input().strip().split(' '))print(f'a = {a}')print(f'b = {b}')---# format 방법 - 1a, b = map(int, input().strip().split(' '))print('a = {0}'.format(a))print('b = {0}'.format(b))# format 방법 - 2a, b = map(int, input().strip().. 2024. 11. 7.
하이퍼 파라미터 튜닝 하이퍼 파라미터란? 모델 학습 과정에서 사용자가 설정해야 하는 값으로, 모델의 성능에 큰 영향을 미친다. 종류 학습률 (Learning Rate)모델의 가중치를 업데이트하는 속도를 결정한다.너무 크면 학습이 불안정해지고, 너무 작으면 학습이 느려진다.일반적으로 0.1, 0.01, 0.001 등의 값을 시도해 볼 수 있다.배치 크기 (Batch Size)한 번의 업데이트에 사용되는 데이터 샘플의 수를 결정한다. 큰 배치크기는 학습 속도를 높이지만 메모리 사용량이 증가한다.일반적으로 32, 64, 128 등의 값을 시도해 볼 수 있다. 에포크 수 (Number of Epochs)전체 데이터 셋을 몇 번 반복하여 학습할지를 결정한다. 너무 적으면 과소적합이 발생하고, 너무 많으면 과적합이 발생할 수 있다. 조.. 2024. 11. 6.

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