개발일기

시간 오차가 좀 있지만 순서는 맞게 진행됨 ~12:00 : 입소.도착한 순서대로 명찰을 받고 지정된 자리에 앉아서 대기. 좌석 순서는 우측부터 1번순으로 차례대로 이어진다. 11시 30분에 도착해서 1번 명찰을 부여받아 맨 앞자리에 앉았는데 앞 공간이 있어 다리를 쭉 필수 있다는 장점이 있었음. 너무 일찍 도착해서 그런지 동대장이랑 본부 사람들랑 서로 쳐다보면서 약 3초간 서로 얼탔음. 12:00 ~ 12:30 : 도착한 사람들 확인을 하고 신분증을 수거하며 점심값으로 8000원을 지급해주며 출석 체크를 함. 출석 체크가 끝난 후 남은 시간이 있으면 오늘 있을 훈련에 대한 간략한 내용을 알려준 후, 식사를 시작함. 12:30 ~ 13:40 : 원래는 주변에 지정된 식당에서 식사를 하는데 올해부터 자율 급..

미분은 두 점 사이의 순간적인 변화율을 의미한다. 여기서 순간적인의 의미는 x값과 y값의 변화량이 0에 가까워지는 어느 순간을 의미한다. 추상적인 개념인데 두 점 사이의 거리가 0에 가까워 한점처럼 보이는 순간을 뜻한다. 이러한 순간 변화율을 미분계수라 부르고 쉽게보면 두 점 사이의 기울기이다. 기울기는 y 증가량을 x증가량으로 나눈 것을 뜻한다. 증가량이 0에 가까워지는 경우를 식으로 표현하면 다음과 같다. y값의 증가량은 B점의 y좌표 값에서 A점의 y좌표 값을 뺀다. x값의 증가량은 B점의 x좌표 값에서 A점의 x좌표 값을 뺀다. 또한 증가량은 0에 가까워지는 순간이므로 limit를 추가한다. 즉, 미분값은 두 점 사이의 기울기인데 두 점 사이의 변화율이 0에 가까워지는 순간을 나타내는 기울기다.

손실 함수(Loss Function) 모델의 손실 함수는 출력 층에 따라 달라진다. 모델에 따라 올바른 손실 함수를 사용해야 정상적으로 훈련이 가능하다. Binary Classification(이진 분류): 두 가지를 분류하는 경우(이것이 망고인가 아닌가) Multi-Class Classification(다중 분류): 세 가지 이상을 분류하는 경우(이 과일이 무엇인가요? - 망고, 오렌지, 바나나, 사과, 멜론 등) 텐서 플로에서는 Binary Classification(이진 분류)를 위해 binary_crossentropy 손실 함수를 사용한다. Multi-Class Classification(다중 분류)의 경우는 categorical_crossentropy 또는 sparse_categorical_cr..

활성화(Activation) 함수 활성화 함수는 입력을 비선형 형태로 변환하여 출력해주는 함수이다. 선형 함수는 직선으로 간단하게 y=ax+b로 편할 수 있다. 층을 계속 쌓아도 y=ax+b로 다시 변환이 가능하기에 여러 은닉층을 쌓는 이점이 사라진다. 물론 선형 함수를 활성화 함수로 사용할 수 있지만 은닉층을 여러개 늘려갈 수 있는 비선형 함수와 다르게 층을 여러개 확장해도 결국엔 첫 번째 층으로 귀속되는 속성을 가진다. Sigmoid 출력 값의 범위가 0~1인 함수이다. 입력 값의 절대 값이 커질 수록 출력 값은 1 또는 0에 수렴하며 기울기는 0에 가까워진다. 정규화가 가능하며 기울기가 자연스레 수렴하는 장점을 가지며 0또는 1로 분류하는 모델에 적합하다. 하지만 일정 값을 넘어가면 기울기 변화 없..

이진 분류 평가 지표 Confusion Matrix 모델 학습을 평가하는 지표로 Confusion Matrix라 불리는 오차 행렬을 기반으로 각 평가 지표를 4가지의 경우로 나눌 수 있다. Prediction A B Actual A TP FN B FP TN True, False: 예측의 정답 여부를 나타낸다. Positive, Negative: 예측한 값의 True, False 여부를 나타낸다. TP: Prositive로 예측하고 실제로 Postitive 경우(정답) FP: Prositive로 예측했으나 실제는 Negative인 경우(오답) FN: Negative로 예측했으나 실제는 Positive인 경우(오답) TN: Negative로 예측하고 실제로 Negative인 경우(정답) 정확도(Accurac..

numpy란? numpy는 벡터, 행렬 등의 다차원 배열을 계산하며 각종 다양한 수학 계산을 지원하는 파이썬 라이브러리다. ndarray 배열 생성 파이썬의 리스트와 다르게 numpy에서는 ndarray 객체 배열을 생성한다. ndarray객체 배열을 만드려면 np.array(…)를 사용한다. import numpy as np # 일반적으로 np로 모듈 이름을 변경하여 사용한다. python_list = [1, 2, 3] # python list np_list = np.array([1, 2, 3]) # numpy list print(type(python_list), type(np_list)) # ndarray는 기존 파이썬 list와 다르게 배열 안의 데이터들이 같은 데이터 타입을 가진다. import ..

Matplotlib matplotlib은 데이터를 선, 막대, 원형 그래프 등의 모양으로 시각화할 수 있게하는 파이썬 라이브러리다. 1. matplotlib의 기본 파라미터 및 그래프 출력 figure() : 그림 객체를 생성하기 위해 사용하는 함수이다. 그림을 그릴때 자동적으로 호출해주지만 여러개의 그림을 동시에 그리거나 각각의 그림에 크기, 해상도 등을 다르게 구성하고 싶을 때는, figure()를 사용하여 각각의 그림 객체를 생성해야한다. figure에 매개변수들을 추가하여 그래프의 모습을 변경할 수 있다. num: 그래프의 인덱스 번호를 지정 figsize: 그래프의 가로 세로 크기를 지정(단위는 인치) facecolor: 그래프 바깥의 배경색을 지정(기본은 흰색) dpi: 해상도(기본 100dp..

1. 비밀번호 변경 sudo passwd 로그인을 한 후, 쉘에서 passwd를 입력하면 비밀번호를 변경할 수 있다. 먼저 기존의 비밀번호로 계정 사용자를 검증한 후, 새로운 비밀번호로 변경이 가능하다. passwd이외에도 비밀번호 만료 기한이 지나면 비밀번호를 새로 변경해야 한다. 만료 기한이 지난 후, SSH 로그인을 시도하면 'current password expired'라는 문구와 함께 비밀번호를 변경해야만 로그인이 허용된다. 이때는 passwd 명령어없이 쉘에 비밀번호 변경을 나타내는 문구가 나온다. 기존 비밀번호를 검증한 후, 새로운 비밀번호를 입력하여 변경한다. 2. 비밀번호 만료 기한 변경 리눅스 계정의 비밀번호 만료 기한을 변경하여 비밀번호의 재설정 시기를 조정할 수 있다. sudo ch..