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R 2. 데이터 분석 이전 기본 개념 서론 데이터 분석하는 데 필요한 기본 개념인 변수, 함수, 패키지를 R에서 사용하는 방법에 대해 알아보자. 변수 "변수(Variable)"란 값을 저장할 때 사용하는 식별자 혹은 데이터를 저장할 수 있는 메모리 공간으로 정의된다. 즉, 수학 시간에 배운 그 변수라고 생각하면 편하다. 사용하는 방법은 간단하다. 변수 이름과 " 2024. 1. 25.
R 1. R 들어가기 앞서 서론 R은 통계 분석 및 데이터 시각화를 위한 프로그래밍 언어 및 환경이다. R은 오픈 소스로 개발되어 있으며, 특히 통계학자, 데이터 분석가, 연구자 및 데이터 과학자들 사이에서 널리 사용되고 있다. R 소개 특징 장점 풍부한 패키지 생태계: CRAN을 비롯한 패키지 생태계가 풍부하며, 다양한 분야에서 사용할 수 있는 패키지들이 제공된다. 이는 R을 다양한 분야의 문제에 대응할 수 있도록 확장 가능하게 만든다. 통계 및 그래픽 기능: R은 통계 분석 및 데이터 시각화에 강점이 있다. 다양한 통계적 기법과 그래픽 기능을 활용하여 데이터를 분석하고 시각화하는 데에 매우 효과적이다. 커뮤니티 지원: R은 활발한 사용자 및 개발자 커뮤니티를 가지고 있어서 다양한 문제에 대한 도움말과 자료를 얻을 수 있다. 데.. 2024. 1. 23.
게임 리뷰] 산나비(스포 O) 서론 이 글은 게임 플레이한 후 나의 생각과 감상을 적은 글이기에 스포가 대량 있다. 만약 할 예정이고 스포를 원지 않으면 뒤로 가기를 누를 길 권한다. 소개 간단 소개 자신의 딸을 죽인 산나비를 찾아 복수하기 위한 여정을 떠난 전직 군인의 이야기 정보 15,500원, 한국어 지원, 한 스토리를 보는 데 대략 9시간 걸림 장르 사이버펑크, 액션 플랫포머, 도트 개발/유통 WONDER POTION / NEOWIZ 스토리 줄거리 초장 딸과 평화롭게 지내는 퇴역군인의 모습을 보여주었으나 "산나비"가 자신의 딸을 죽인 뒤로 "산나비"를 찾기 위해 범죄조직을 잔인하게 소탕하는 모습을 보여주었다. 그 후 마고 그룹이 소유한 마고특별시에 "산나비"가 있는 것을 알게 된 후 군인으로 복귀하고 그를 쫓아간다. 1장 마고.. 2024. 1. 9.
파이썬 turtle 정리 서론 파이썬의 turtle 모듈은 모듈을 활용하는 방법을 이해하는 교육용으로 쓰인다. 거북이 모양의 커서가 움직이면서 그림을 그리기에 공부하는 이들에게 재미와 흥미를 이끌기에 좋은 모듈이다. 그렇기에 학교에서 파이썬을 가르친다면 터틀을 사용하는 경우가 많아 정리해본다. 사용하기 전에 터틀을 모듈을 불러오기 위해 inport 해야한다. import 방법은 참고의 모듈 세션을 참고바란다. import turtle# import turtle as t t = turtle.Turtle() 메서드(명령어) 터틀도 모듈이기에 위와 같이 선언을 했다면 turtle.메서드() 혹은 t.메서드()의 형태로 사용한다. 메서드 중 설정을 하거나 반환을 동시에 하는 메서드는 인자를 넣을 때는 설정을 인자를 넣지 않을 때는 반환.. 2024. 1. 5.
게임 리뷰] 산나비(스포 X) 소개 간단 소개 자신의 딸을 죽인 산나비를 찾아 복수하기 위한 여정을 떠난 전직 군인의 이야기 정보 15,500원, 한국어 지원, 한 스토리를 보는 데 대략 9시간 걸림 장르 사이버펑크, 액션 플랫포머, 도트 개발/유통 WONDER POTION / NEOWIZ 특징 스토리 게임 "산나비"는 미래의 조선을 배경으로 자신의 딸을 죽인 산나비를 찾아 복수하기 위한 여정을 떠난 전직 군인이 주축이 되어 이야기가 진행이 된다. 그는 산나비를 찾기 위해 의문의 도시 마고 특별시로 향하게 되고, 여기서 미리 파견된 천재 해커 금마리와 함께 도시 꼭대기를 향해 올라간다. 스토리 내에서 딸을 잃은 군인의 슬픔으로 격정된 감정이 느껴지며 금마리 또한 나름의 이유로 올라가기 위해 협력을 한다. 게임은 사이버펑크 배경을 가지.. 2024. 1. 1.
시간 순삭 스팀 건설 경영 시뮬레이션 게임 추천 서론 시뮬레이션 만큼 혼자 시간을 잘 보내기에 적합하다. 다양한 시뮬레이션 중 경영 시뮬레이션 게임을 추천한다. 문명 6(Sid Meier's Civilization VI) 한국어 지원 수천 년의 인류 문명의 시뮬레이션 게임으로 많은 시리즈를 이어온 게임이다. 초보자에게는 시리즈 6을 추천한다. 문명6는 간편한 UI와 간편화된 플레이, 눈이 편한 그래픽 덕분에 진입 장벽이 낮아졌기에 유입이 편하다. 심지어, 문명 시리즈는 가장 크게 할인을 하기로 유명하기에 DLC 부담도 덜하다. 만약 시리즈 6을 재밌게 즐겼다면, 가장 좋은 평가를 받은 시리즈 4를 추천한다. 시뮬레이션과 역사를 좋아하시면 문명을 추천한다. Two Point 시리즈 한국어 지원 병맛 경영 시뮬레이션, 다양하고 기상천외한 아이디어로 새로운.. 2023. 12. 24.
기계학습 12. Convolutional Neural Networks(CNN) 서론 컨볼루션 신경망(Convolutional neural networks, CNNs)은 뇌의 시각 피질 연구에서 비롯되어 이미지 인식 분야에서 1980년대부터 사용되어 왔다. 지난 몇 년 동안 계산 능력의 증가, 이용 가능한 훈련 데이터 양의 증가, 그리고 깊은 신경망을 훈련하기 위한 기술적인 기교들이 발전함에 따라, CNNs는 어려운 시각 작업에서 초인간적인 성능을 달성하는 데 성공했다. 뿐만 아니라, CNNs는 시각 인식에 국한되지 않고 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 다양한 작업에서도 성공적으로 활용되고 있다. Convolutional Layers 첫 번째 컨볼루션 레이어(Convolution Layers)의 뉴런들은 입력 이미지의 모든 픽셀과 직접 연결되지 않으며, 오직 각 뉴런은 자신의 수용.. 2023. 12. 12.
기계학습 11. Training Deep Neural Networks 서론 딥러닝에서 복잡한 문제를 해결하기 위해 깊은 신경망(DNN)을 사용할 때 발생하는 주요 문제들이 있다. 첫째, Vanishing and Exploding Gradients Problem은 깊은 네트워크에서 역전파 과정에서 그래디언트가 점차 작아지거나 커지는 문제이다. 둘째, 부족한 훈련 데이터와 비용 문제는 많은 레이어와 파라미터를 가진 네트워크를 훈련시키기 위해 충분한 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요하다. 셋째, 훈련 속도의 문제는 대규모 네트워크의 훈련이 느릴 수 있다. 마지막으로, 과적합 위험은 수백만 개의 파라미터를 가진 모델이 훈련 데이터 부족이나 노이즈로 인해 과적합될 위험이 크다. 이 문제들의 해결책을 알아보고 이러한 기술들을 통해 복잡한 문제에 대한 딥러닝 모델을 효과적으로 훈련시.. 2023. 12. 1.
기계학습 10. Introduction to Artificial Neural Networks(ANN) 서론 이전까지는 기초적인 기계학습 알고리즘을 알아보았고 이제 딥러닝에 대해 간략히 알아보자. 인공 신경망(Artificial Neural Networks, ANN)은 생물학적 뉴런 네트워크에서 영감을 받은 기계 학습 모델로, 우리 뇌의 뉴런 구조를 모방하고자 한다. 그러나 시간이 흐름에 따라 ANN은 생물학적 모델과는 상당히 다른 방향으로 발전해왔다. ANN은 딥러닝의 핵심 구성 요소로 자리 잡았으며, 다양하고 강력하며 확장 가능한 특성으로 대규모이고 매우 복잡한 수행을 주로 한다. 이러한 작업에는 거대한 이미지 집합을 분류하는 작업, 음성 인식 서비스를 제공하는 작업, 매일 수백만 명의 사용자에게 가장 적합한 비디오를 추천하는 작업, AlphaGo 등이 있다. 생물학적 뉴런에서 인공 뉴런으로 역사 19.. 2023. 12. 1.
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