인공지능교육(32)
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경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 73일차 TIL- sqld 공부. 데이터베이스 모델링과 정규화
모델링이란? 데이터의 개념적 표현을 만들고, 데이터 엔터티가 서로 관련되는 방식을 설정하고, 데이터가 데이터베이스에 저장되는 방식에 대한 프레임워크를 설정하는 프로세스. 시스템에서 데이터베이스를 구현하기 위한 청사진 같은 역할이다. 추상화 : 시스템이 관리할 수 있는 방식으로 데이터를 나타내기 위해 현실의 필수 측면을 표현한다. 단순화 : 복잡한 시스템을 더 간단하고 관리하기 쉬운 구성 요소로 나누는 과정 명확화 : 사물을 명확하고 이해하기 쉽게 만드는 것. 유의점 : - 중복 : 여러 장소에 같은 정보를 중복 저장하지 않도록 중복성 최소화한다. - 비유연성 : 데이터의 정의를 데이터 사용 프로세스와 분리해서 유연성을 높인다. 비유연성(경직성)의 경우는 데이터베이스 시스템이 요구사항이나 어떤 구조를 바꾸..
2023.08.21 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 60일차 TIL- 알고리즘 공부. 딕셔너리를 잘 몰랐다. 재귀 함수. 유클리드 호제법.
def factorial(n: int) -> int: if n==0: return 1 elif n > 0: return n * factorial(n-1) n = int(input('정수 입력: ')) factorial(n) 팩토리얼 문제. 수강생분이 짜주신거다. factorial 함수를 만들어서 n이 0이 되면 return은 1로 하고, 그렇지 않을 경우에는 n * n-1을 계속 하는 방식이다. 자기 자신을 계속 호출하면서 가져온 파라미터는 1씩 작아지는 것인데, 최종적으로는 밑에 return n* factorial(n-1)이 최종적으로 return 되는 값이 되는 것이고 그 때 까지는 이 메서드가 계속 연산이 진행되며 반환되는 것이다. 이렇게 하면 마지막은 1을 곱한것이니까 사실상 값은 안바뀌고 마무리..
2023.08.01 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 59일차 TIL- 파이썬 클래스 공부하기.
예전에 배웠던 것들인데 가물가물~ 복습하는 느낌으로 간다. attribute : 클래스의 기본 속성. method : 어떤 행동 같은 것. 어떤 인스턴스를 통해 생성되는 것은 인스턴스 메소드. class Car: def drive(self): print('Driving Start!') #instance 생성 mycar = Car() #instance method mycar.drive() 우리가 흔히 쓰는 a = 123123 이런 것도 클래스를 사용한 것이다. a라는 인스턴스를 선언한 것이니까. print(isinstance(mycar, Car)) isinstance를 하면 mycar라는 오브젝트가 해당 클래스의 인스턴스인지를 True 혹은 False로 구분되어 나온다. 오늘 배운 __init__ 이거는 ..
2023.07.31 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 56일차 TIL- 캐글 코드 클론코딩 하기 - 2. Store Sales TS Forecasting - A Comprehensive Guide
계속한다. https://www.kaggle.com/code/ekrembayar/store-sales-ts-forecasting-a-comprehensive-guide Store Sales TS Forecasting - A Comprehensive Guide Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Store Sales - Time Series Forecasting www.kaggle.com 이분 것 참고. 이거를 짜고 있는데 Oil 데이터에 NaN 값이 많기 때문이다. 이것을 interpolated로 처리했다. 근데 이분은 아래와 같은 방법으로 먼저 resample을 했다. oil_df.set_index(..
2023.07.26 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 49일차 TIL- 소벨필터링 계속 배우기.
오늘은 이런걸 그렸다. 소벨 필터링의 엣지부분에 색칠하는 것. import numpy as np from scipy.signal import correlate2d import matplotlib.pyplot as plt white_patch = 255 * np.ones(shape=(10, 10)) black_patch = 0 * np.ones(shape=(10, 10)) img1 = np.hstack([white_patch, black_patch]) img2 = np.hstack([black_patch, white_patch]) img3 = np.vstack([img1, img2]) img = np.tile(img3, reps=[2, 2]) fig, ax = plt.subplots(ncols=3, fig..
2023.07.16 -
경기도미래기술학교 AI개발자 부트캠프 42일차 TIL- 베이즈 정리 실습.
https://www.notion.so/Bayes-Classifier-Project-ffa984d1e998432190d4f26644c65f6c 그렇게 어렵지는 않았다. 응용 문제들.
2023.07.09