자율탐구 자율탐구

왜 2주만에 쓰느냐? 첫주차는 OT였으니 수업이 거의 없었고이번에 맞으면서 배우니까 복습 안하면 정보 폭탄에 학점이 터질 것 같아서 쓰게 되었다.  현재 내가 수강하는 것은FastAPI 를 이용한 웹 Serving목적 :  데이터 파이프라인이란 무엇인지를 이해하고 최종과제에서 부족하다고 크게 느껴졌던 고객에게 서비스를 제공할 때 어떻게 해야 쉽게 전달 할 수 있는 방법을 배우고 그 행동 패턴에서 나오는 자료를 다시 수집할 수 있는 방법론을 배우기 위해내용 : FastAPI를 이용하여 직접적으로 Json 파일을 작성하지 않고 기본적인 양식을 만들 수 있다.현재까지는 기본적인 Hello와 라우터 설정에 대해 배웠으며객체지향의 클래스를 다루는 것이 어떤 의미인지 파악할 수 있었다.기대 : 클라우드 과제 할 때..

뭐하는 수업일까 엔디비아의 성장 이유 > AI 시장에서 엔디비아를 대체할 수 있는 자산이 없다=> 독점시장이었다 AI가 꾸준하게 상승할 것인가? 8월 28일 기업 실적 발표일기업 실적이 예상치보다는 좋았으나, 시장이 예상한 것과(공급처) 시장의 공급예상치(이정도는 되어야 한다) vs 공급처가 원하는 공급량-> 시장 기대치를 반영하지 못한다? AI 시장은 거품 아닌가 라는 확신 9월 3일 - (미국)제조업 PMI지수Purchasing Managers' Index 실제 수치가 예측치보다 낮다   9.5 비 제조업 예측치 -  상향 우회미국 침체 이슈는 심각하지 얺더,  엔디비아 -  반도체 : 의 하락은 예상되어있다!-.> 2차전지 : 테슬라 의 반향 상승   여러가지 전산을 종합적 처리가능 증권 / 금융 ..

상위 폴더에서 데이터를 불러오게 된 이유는 Python의 모듈 경로와 작업 디렉토리의 개념에 관련이 있습니다.1. 작업 디렉토리(Current Working Directory)uvicorn 또는 Python에서 스크립트를 실행할 때, 현재 작업 디렉토리(명령어를 실행하는 위치)가 중요한 역할을 합니다.예를 들어, Code notebook 폴더에서 uvicorn 명령어를 실행하면, 이 폴더가 현재 작업 디렉토리가 됩니다. 따라서 Python은 이 위치를 기준으로 모듈이나 파일을 찾게 됩니다.2. Python 모듈 경로Python에서 모듈을 불러올 때(import), 모듈 경로는 현재 작업 디렉토리를 기준으로 상대 경로로 작성됩니다.예를 들어, 만약 Code notebook 폴더에서 uvicorn 명령어를 ..

조때숴 이미지를 보니, uvicorn 명령을 실행하려고 했지만, Python 인터프리터 내에서 실행하여 SyntaxError가 발생한 것 같습니다. uvicorn은 Python 코드가 아닌 명령줄(Command Line)에서 실행해야 하는 명령어입니다.문제 해결 방안올바른 실행 환경으로 이동: 현재 Python 셸 또는 터미널에서 >>>로 표시되는 인터프리터 내에 있습니다. 먼저, Python 인터프리터를 종료해야 합니다. 터미널에 exit()를 입력하고 Enter를 누르세요:pythonexit()명령어를 터미널에서 실행: Python 인터프리터를 종료한 후, 터미널에서 아래 명령어를 입력하여 uvicorn 서버를 실행하세요:이 명령은 .py 파일로 저장된 Python 스크립트(main.py)를 실행하는..

?유비쿼터스 네트워크=> RFID, bluetooth 등의 기구를 통한 대상(사람, 사물) 인식==> 고전적임  Python netframework AI - IOT(주요 내용) 연결 서비스어떤 형태로 서비스가 구축되는지, 어떻게 이뤄질것인지  DevOps개발/운영 작업 결합, 및 자동화=> 소프트웨어 개발 방법론==> 기존 개발 단계가 연결성이 부족한 면을 보완, 자동화 CI : Continuous Integration 위를 포함한, CD : Continuous Delivery(+다른 용어) source control githupjankis?  ML Ops데옵 철학, 도구 가져와 머신러닝 고유한 요구 사항을 추가하여 적용한 개발방법론 및 도구 (모델 개발과 이용의 연계가 잘 이뤄지지 않는 상황을 개선하..

마지막 프로젝트 마무리하면서 깨달은건 많다. 다만 확실한 것은 아직도 부족한 것이 많아 채워야 할 것이 많다는 것. ADsP에서 배웠듯이 하드 스킬도, 소프트 스킬도 다 갖춰야하지만 그 둘다 부족하다는 것은 음.. 업무에 적합하지 않다는 것 아닐까 노력은 해보겠지만 내가 나아갈 길에 대해 더 생각해야겠다 싶다 미국 가는 것에 대해 굳이 부정적으로 생각할 필요는 없다는 것. 그것만 오늘 깨달은걸로 하자

발표 내용 정리 하는 방법 중 몇가지 수치에 대한 정의 대상단순 수치 :  결과값 같은 경우는 생략해도 무관하나기준값 : R**2와 같이 사전에 미리 정의한 기준값은 미리 표기해야 적절하다. EX) PCA 0.6 이상, 클러스터별 분배가 50% 이하로 잘 된.. 등   z-score의 범위에 대해 설명할까?=>  할려면 할수록 말해야 할 내용이 많아진다.==>줄이자   PPT를 시각화 하면서 만든다=> 중간의 당연한 내용(OHE 시행함)이 빠질 수 도 있다.   전처리 과정과 정규화 구분하기이진분류 // Scaling

데이터 처리를위한 Encoding 과정에서 확인 할 점. 1. 무엇이 원본인가, 전체를 대상으로 처리하는가? -> 일부만을 포함하고 있다면 각각에 대해 적용 시 문제가 생길 수 도 있다.ex) Label은 각각의 요소에 대해서 번호 부여 : 일부 누락 시 생략될 수 있음      OneHot, Robust 집단의 평균과 편차에 관련된 연산 : 숫자가 바뀜.  1) 각 scaler 학습 값 저장을 위해 개별 변수로 지정oe1, oe2.., le1,le2 ... 2) 이후 원본 데이터에 대해 학습한 encoder를 분할 column에 적용문제 : label : 숫자나열은 가능하나  OHE : 이진분류는 불가하다  column내 변수 unique값이 동일한 갯수가 존재함을 확인했으나 불가했다.  이유 :Val..