문제 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/59412 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 첫 제출 코드 SELECT DATE_FORMAT(DATETIME, "%H") AS HOUR, COUNT(ANIMAL_ID) AS COUNT FROM ANIMAL_OUTS GROUP BY DATE_FORMAT(DATETIME, "%H") HAVING DATE_FORMAT(DATETIME, "%H") BETWEEN 9 AND 19 ORDER BY DATE_FORMAT(DATETIME, "%H")..
문제 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131537 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 풀이 1.ONLINE_SALE 테이블과 OFFLINE_SALE 테이블 합치기, SALES_DATE가 2022년 3월 값만 추출 2. SALES_DATE, PRODUCT_ID, USER_ID 순으로 오름차순 정렬 3. OFFLINE_SALE 테이블의 USER_ID값은 NULL로 표시 SELECT DATE_FORMAT(ONLINE_SALE.SALES_DATE,"%Y-%m-%d") AS SALE..
이런 저런 이야기... 현재 프로젝트를 마무리하고 나서 이 글을 작성하고 있다. 총 6명의 팀원들과 함께 2022 k data 프로젝트를 진행하였다. 세종시 측에서 세종시 하나카드 매출 데이터를 제공받았고 이를 토대로 주제 선정을 하였다. 진행 중에 주제를 변경하였었고, 최종 주제를 정하기까지 많은 시간이 필요했다. 주제에 필요한 데이터를 수집하는데 한계가 있었기 때문이다. 제공받은 카드매출 데이터도 개인정보는 감추어진 포괄적인 정보였기 때문에 유의미한 데이터로 가공하는 것도 쉽지 않았다. 또한 고도의 모델링이 필요하기에 주어진 시간 내에 수행하기에도 무리가 있었다. 결국 최종적으로 정한 주제는 '세종시 소상공인 상권 추천 및 매출 예측 서비스' 이다. 프로젝트 배경 대전일보에 따르면 세종시의 상가공실률..
참고자료: 책 (개정 3판) 데이터 계산/분석/시각화 라이브러리 - Numpy - Pandas - matplotlib - Scipy - sklearn ... 딥러닝 라이브러리 - Tensorflow - Keras - Pytorch - Caffe2 ... 1. 환경 준비 딥러닝을 구동하는 데 필요한 라이브러리 호출 2. 데이터 준비 데이터 업로드, 깃헙에서 불러오기, 공공데이터나 캐클에서 api 사용하여 불러오기 등등... 3. 구조 결정 model.add(...) l첫째, 좋은 딥러닝 모델을 만들려면 몇 개의 층으로 쌓아 올려야 하는가? l둘째, Dense 함수 안에 있는 숫자와 설정의 의미는 무엇이며, 어떻게 정해야 하는가? l딥러닝을 설계한다는 것은 결국 몇 개의 층을 어떻게 쌓을지, Dense 외에..
세션 오래 유지하는 방법 colab으로 작업하다보면 세션을 계속 유지하겠느냐라는 창이 주기적으로 뜬다. 그 창이 떴을 때 알아서 클릭해주는 코드를 넣어서 편하게 해줄 수 있다. 1. colab창에서 F12(개발자 도구)를 누른다. 2. console에 아래 코드를 친다. function ClickConnect(){ console.log("Working"); document.querySelector("colab-toolbar-button#connect").click() }setInterval(ClickConnect, 1800000) 구글 드라이브 마운트 하는 방법 방법1. 코드 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 방법2. UI? ? ..
퍼셉트론 입력값과 활성화함수를 사용해 출력값을 다음으로 넘기는 작은 신경망단위 오차역전파 - 최적화의 계산방행이 출력층에서 시작해 역으로 진행됨. 다층 퍼셉트론에서의 최적화 과정 - 컴퓨터가 예측값의 정확도를 높이기 위해 출력값과 실제 예측하고자하는 값을 비교하여 가중치를 변경하는 작업 참고: https://bskyvision.com/718 오차 역전파(error backpropagation) 개념 제대로 파악하기 미리 말씀드리지만 이 글은 좀 깁니다. 그리고 수식이 많아서 언뜻 보면 너무 어렵게 느껴질 수 있습니다. 하지만 이 글을 끝까지 인내하시면서 읽어내려가신다면 분명 오차 역전파(error backpropag bskyvision.com 활성함수 activation function 신경망 노드에 들..
탐색적 데이터분석 과정에서 수행하는 데이터 시각화는 평면적인 데이터에서 주요한 특성을 드러내는 가장 효과적인 수단이다. 1. 데이터 종류 수치형 - 히스토그램 분포도 커널밀도추정 러그플롯 - 연속형: 값이 연속된 데이터 - 수치형: 정수로 딱 떨어져 셀 수 있는 데이터 - 사칙연산 가능 범주형 - 막대그래프 포인트플롯 박스플롯 카운트플롯 ... - 순서형데이터(ordinal): 순위를 매길 수 있는 데이터 - 명목형 데이터(nominal): 순위가 따로 없는 데이터 - 사칙연산 불가능 데이터관계 시각화 :히트맵 라인플롯 산점도 산점도+회귀선 2. 수치형 데이터 시각화 - 일정한 범위 내에서 어떻게 분포되어 있는지 중요 분포를 알아야 데이터를 어떻게 변환할지, 어떻게 해석해서 활용할지 판단 seaborn이..
1. 선형 회귀 모델 선형회귀 선형 회귀식을 활용한 모델. 선형 회귀 모델을 훈련한다는 것은 훈련데이터에 잘 맞는 모델 파라미터, 즉 회귀계수를 찾는 것이다. https://www.kaggle.com/werooring/ch5-linear-regression [ch5] Linear Regression Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from No attached data sources www.kaggle.com 2. 로지스틱 회귀 모델 로지스틱 회귀 선형회귀방식을 응용해 분류에 적용한 모델 스팸 메일일 확률을 구하는 이진분류문제에 로지스틱 회귀를 사용할 수 있다. 3. 결정트리 분류와 회귀문제에 모두 사용가능..
