python

Code shift + enter : 실행 후 다음 탭으로 이동 ctr + enter : 실행 후 그 자리 a : 위에 cell 생성 b: 아래 cell 생성 esc : 모드 변 b 두번: cell 삭제/ x : cell 잘라내기 → v : 붙여넣기 m: markdow

변수/ 함수 연산자 프로그램 → 정보(데이터) 처리 ⇒ 변수(variable→ 저장소), 값(value) ⇒ literal = 표현식 자체가 값인 경우 ⇒ 처리: 연산자(operator), 함수(function) 변수 = 대입할 값 ” = ” 은 할당 변수

Module 모듈 : 독립적인 기능을 가지고 재사용 가능한 프로그램 단위 → 이러한 module이 모이면 library 가 됨 (재사용 가능한 함수, 클래스등을 작성한 소스 파) 모듈의 종류 표준 모듈 - 1st party module 파이

문자열(string) 0글자 이상의 문자열을 표현 문자열은 작은 따옴표 또는 큰 따옴표로 감쌈 Escape 문자 >r-string (raw string) 문자열 앞에 r 접두어를 붙인다. (raw) escape 문자구분자인 \를 무시하여 escape 문자로 변환하

오류 함수나 메소드가 처리 도중 다음 명령문을 실행할 수 없는 상황 오류 중 처리 가능한 것을 Exception(예외)이라 명 → 그 exception을 처리하는 것을 Exception Handling 오류 종류 → 파이썬 문법 어김으로 발생하는 오류

객체 지향 프로그래밍 (Object Oriented Programming) :프로그램을 구성하는 변수와 함수들에서 서로 연관성 있는 것 끼리 묶어서 모듈화 하는 개발하는 언어들을 객체 지향 프로그래밍 언어 모든 프로그램: 절차 지향적인 방식 (결국 모든 프로그램은

경로 Path : 프로그램에서 사용할 자원의 위치 : 파일 시스템에서는 파일이나 디렉토리가 있는 위치의 경로를 뜻함 > 절대경로 > > - 자원의 전체 경로를 표현하는 방식 > - 시작 경로부터 자원(파일, 디렉토리)이 있는 위치까지 표현 > > ⇒ 시작 경로: R

Decorator (장식자) 기존의 함수를 수정하지 않고 그 함수 전/후에 실행되는 구문을 추가할 수 있도록 하는 함수 기존 함수 코드를 수정하지 않고 새로운 기능의 추가를 쉽게 함 추가 기능을 다수의 함수에 적용 가능 함수의 전/후 처리 하는 구문을 쉽게 탈부착 가능

정규표현식 → 자연어 (사람이 사용하는 언어) 처리부분에서 많이 사용 >정규 표현식 > >- 텍스트에서 특정한 형태나 규칙을 가지는 문자열을 찾기 위해 그 형태나 규칙을 정의하는 것. >- 파이썬 뿐만 아니라 문자열을 다루는 모든 곳에서 사용 >- 정규식, Regex

pymysql : 파이썬에서 MySQL, MariaDB DBMS와 연동하는 다양한 함수를 제공하는 모듈 > MySQL, MariaDB에다가 사용 가능 기본 작성 절차 Database 연결 port 번호 기본값: 3306 Connection을 이용해 Cursor 생성 Cursor: 연결된 Database에 sql문을 전송하고 selec...

pandas : 데이터 분석과 관련된 다양한 기능을 제공하는 python 패키지 (python을 exel처럼 사용 할 수 있는 libray) → 데이터 셋을 이요한 다양한 통계 기능을 다루는데 특화되어있는 pytohb모듈 → Series, DataFrame 제공 - 표

index이름, column 이름을 기준으로 정렬 sort_index(axis, ascending=True) axis index 이름 기준 정렬(행) : 'index' 또는 0 (기본값) column 이름 기준 정렬(열) : 'c

DataFrame 합치기 : 두개 이상의 DataFrame을 합쳐 하나의 DataFrame 으로 만들기 → SQL에서의 union이나 join이라고 볼 수 있음 수직결합 단순결합으로 여러개의 DataFrame들의 같은 컬럼끼리 수직으로 합친다. 수평결합

정돈된 데이터란? 각 변수(데이터의 속성)는 열을 형성 각 관측값(하나의 데이터)은 행을 형성 각 관측 단위별로 별도의 테이블(표)을 구성

데이터 시각화의 개념 및 필요성 데이터 시각화 : 데이터의 분석 결과를 쉽게 이해하고 판단할 수 있도록 데이터를 시각적으로 표현하여 전달하기 위한 과정 필요성 많은 양의 데이터를 한눈에 파악 가능 → 시각적 요소를 활용해 데이터를 요약 데이터 분석에 대한 전문적 지식이 없더라도 누구나 해당 데이터를 인지하고 활용 가능하게 함 사람이 감각기관을 ...

인공지능 (AI - Artificial Intelligence) 지능: 어떤 문제를 해결하기 위한 지적 활동 능력 인공지능 기계가 사람의 지능을 모방하게 하는 기술 규칙기반, 데이터 학습 기반 Strong AI (강 인공지

Tensor 생성 파이토치에서 데이터를 저장하는 자료구조 ndarray와 성격, 사용법이 유사 원하는 형태(shape) 텐서 생성 torch.tensor(자료구조 \[, dtype\]) 지정한 dtype(Data type)에 맞는 Tensor객체를 생성해서 반

모델링 모델 정의 Feature와 Target간의 관계를 수식으로 정의한다. 여기서는 공부시간(Feature)와 점수(Target)간의 관계를 정의하는데 선형회귀(Linear Regression) 모델 을 가설로 세우고 모델링을 한다. 많은 머신러닝 연구자들이 다양한 종류의 데이터에 관계를 예측할 수 있는 여러 알고리즘을 연구했다. 선형회...

Pytorch 개발 Process >1. 데이터 준비 Dataset 준비 > input 데이터와 output 데이터로 구성 Dataloader 생성 >2. 입력과 출력을 연결하는 Layer(층)으로 이뤄진 네트워크(모델)을 정의 Sequential 방식: 순서대로 쌓아올린 네트워크로 이뤄진 모델을 생성하는 방식 ...

DNN (Deep Neural Network) MLP (Multi Layer Perceptron) == ANN(Artigicial Neural Network) == 선형회귀 함수를 사용 신경망 구성요소 Train(학습) 프로세스 역할 Model/Network 기존 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 데이터를 추론하기 위한 알고리즘, 함수. Loss ...

Dataset 과 DataLoader 딥러닝 모델을 학습시키고 평가할때 사용할 데이터를 제공하기 위한 객체 torch.utils.data.Dataset 원본 데이터셋(input/output dataset)을 저장하고 있으며 indexing을 통해 데이터를 하나씩 제공한다. 제공시 data augmentation등 원본데이터를 변환해서...