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국비 교육138

[개인] SpringBoot 프로젝트 import ~ build 까지 안 쓰다보면 잊게 되니 확인할 수 있게 적어둔다.이 과정은 이미 깃허브 repository 생성 후 프로젝트를 미리 만들었다는 가정 하에 실행된다. 과정1. 깃허브 레퍼지토리 클론한 파일을 보다 상위의 파일로 workplace 설정 2. 만약 깃허브 연결 안되어있다면 오른쪽 상단 Git 이라고 쓰인 곳에서 깃허브를 연결한 후 3. 연결했다면 왼쪽에 J 라고 써진 곳에 돌아와 왼쪽 Pakage Explorer 에 import projects 클릭 4. Gradle > Existing... > clone 한 repository > Finish 누르면 끝 5. build 는 boot dashboard 에서 ▶️ 이렇게 생긴 애를 누르고 지구 모양이 활성화되면 끝이다. 오류 ) Spring Caused by :.. 2024. 10. 8.
[머신러닝] DBSCAN 기상청 빅데이터 콘테스트를 참가하게 되며 결과 해석으로 DBSCAN을 사용했다.그때 당시에는 DBSCAN 에 대해 잘 알지 못해 적어보려 한다. DBSCAN# default 값 적어둠DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5, metric='euclidean', metric_params=None, algorithm='auto',leaf_size=30, p=None, n_jobs=None)- 서로 인접한 데이터들은 같은 클러스터 일 것이라는 아이디어에서 착안되었다.- 클러스터를 밀도가 높은 영역으로 보고 밀도가 낮은 영역으로 구분한다.        클러스터는 각각 서로 가까운 코어 샘플의 집합이며 코어 샘플에 가까운 비핵심 샘플의 집합이지만, 그 자체는 아니다.- 특정 데이터를 중심으로 밀도가 .. 2024. 8. 6.
[머신러닝] 상관분석 - 변수 간의 관계 (선형, 비선형) 상관분석(Correlation Analysis)연속 변수로 측정된 두 변수간의 선형 관계를 분석하는 기법으로,한 변수가 증가하면 다른 한 변수도 선형적으로 증가 혹은 감소하는지를 나타낸 것이다.상관계수 (Correlation Coefficient)두 변수 사이의 선형적인 관계 정도를 나타낸다. 계수는 상관관계 보고서에서 r로 기호화한다.상관 계수 r은 -1과 1 사이의, 단위가 없는 값이다. 통계 유의성은 p-값으로 표기합니다. 따라서 상관관계는 보통 2개의 핵심 숫자인 r = 과 p = 로 표현한다.값은 -1에서 1 사이의 값을 가지며, -1에 가까울 수록 두 변수가 음의 상관관계를,1에 가까울 수록 두 변수가 양의 상관관계를 갖는다는 것을 의미합니다.r = 0에 근접할 수록 선형관계가 약해진다. 이를.. 2024. 8. 6.
[자바] 타입 추론 ,연산자 Operator -1 타입 추론변수를 선언할때 타입을 명시하지 않고 var 연산자로 변수 선언var 로 선언되어 타입이 결정되기 때문에 자바에서는 중간에 타입이 변경 되지 않는다. 연산자 Operator종류 : 산술 연산자, 대입 연산자, 증감 연산자, 비교 연산자, 논리 연산자, 비트 연산자, instanceof 연산자연산자 우선 순위결합방향우선순위연산자의미->1(), [], (type), new(단항 연산) 괄호/ 대괄호/ 객체 생성2!, ~, ++, --, +, -(단항 연산) 부정, 1의 보수, 증감연산, 부호->3*, / ,%(이항 연산) 곱셈 / 나눗셈 연산->4+, -(이항 연산) 덧셈/ 빼기 연산->5> (산술 shift)>>> (논리 shift)(이항 연산) 비트이동(shift) 연산자->6, >=, inst.. 2024. 8. 2.
[딥러닝] RNN 순환 신경망 RNN 순환 신경망 (Recurrent Neural Network)- 음성, 동영상, 주식 시세와 같은 시간의 흐름이 있는 Sequence(시계열) 데이터를 다루는 신경망이다.활용- 자율 주행 차량의 궤적을 예측, 이미지나 비디오의 캡셔닝, 고정길이 보다 임의의 길이의 시퀀스를 다룰 때,  NPL (Natural Language Processing) 처리 - 음성인식, 변역- 인식이 아닌 이미지 설명하며 주어진 이미지를 문장을 통해 설명한다. 이미지 인식이나 분류보다 더 어려운 문제이다.- 현재 단계의 정보다 다음 단계에 전달되어 output 에 영향을 주는 것이 핵심- 순환 신경망은 다중 퍼셉트론과 비슷하지만 은닉층 사이가 순환 가중치(Recurrent weight)로 연결된다.- Recurrent :.. 2024. 8. 1.
[딥러닝] 활성화함수, 출력함수, 손실함수, 최적화함수 활성화 함수- Activation 함수뉴런의 가중치 합을 다음 층으로 전달 시 활성화를 할지 말지 결정.뉴런의 가중합의 값이 충분하지 않으면 활성화 함수는 다음 층에 0에 가까운 값 또는 그 이하의 값을 전달한다.활성화 함수로는 비선형 함수를 이용하는데, 이는 심층 신경망을 통해 선형 분류 또는 풀기 어려운 문제(= 비선형 문제)를 풀기 위해서이다.함수 종류softmax, elu, softplus, relu, tanh, sigimoid, hard_sigmoid, exponential, linear 등Hidden Layer 의 활성화 함수종류내용식시그모이드 함수exp 연산 때문에 연산 속도가 느리다.y = 1 / ( 1 - exp(-x) 하이퍼볼릭탄젠트 함수출력값이 0을 기준으로 대칭하여 학습속도가 시그모.. 2024. 8. 1.

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