유혹하는 개발하기

데이터베이스 정규화 공부 Model을 디자인 하기 전, 데이터 베이스 정규화가 필요한 이유와 데이터 베이스 정규화 방법을 알아보았다. ※참고 데이터베이스 정규화가 필요한 이유 데이터베이스 정규화 방법 데이터 추상화의 개념 현실 세계를 프로그래밍의 세계로 가져올 때 추상화를 거친다. (모델링) 예를 들어, 대학생을 추상화할 때는 학번, 이름, 학과, 소속 대학 등의 정보만 있으면...

R 랜덤 팀 배정은 어제 거의 다 해놔서 손볼 게 별로 없었다. 다만 배정할 때 학번 및 학과를 고려하면 좋을 것 같아 조금씩 손보고 있다. 또한 이 프로그램을 하나의 함수로 만들어야하기 때문에 좀 더 다듬어야할 것 같다. 또, 구글 R 가이드 라인에 맞춰야 한다. ​ ​ Django Relation ManyToMany /...

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 (3장) ​ 다중 분류 문제 회귀 ​ 딥러닝 프로그래밍 과정 정리 ​ 데이터셋 로드 데이터 전처리 : 특성 별로 스케일이 다르다면, 스케일을 동일한 범위로 맞춰줘야 한다(정규화 또는 표준화라고 한다). 테스트 데이터든, 새로운 데이터든 훈련 데이터로 스케일을 맞추어야 한다(테스트 데이터의 스케일, 새로운 데이터의 스케일이 각각 다를 수...

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 (영화 리뷰 - 이진 분류 예제) ​ 신경망 모델링 : 은닉층과 은닉 유닛을 얼만큼 둘 것인가 ※은닉층 : 입력 계층과 출력 계층 사이에 존재하는 층 활성화 함수 : relu, tanh, sigmoid 등 / sigmoid는 확률으로서의 출력을 구하기 위해 사용한다. ​​ 활성화 함수를 쓰는 이유 생물학적 뉴런은...

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 ​ 1장 ~ 2장 3절 공부 : mnist예제, 0~3D 텐서, 텐서 연산 3장 3절, 케라스 실습 환경 만들기 : 주피터 노트북 커널이 파이썬 버전을 제대로 찾지 못해서, 아나콘다 가상환경들을 싹다 밀어버리고 새로 만들었다. python 3.6으로 새로 설치하고, 딥러닝에 필요한 라이브러리 설치함. ​ 50쪽 공부하는데만 4~5시간이 걸렸다....