Study/신입 자라기 (108) 썸네일형 리스트형 [Study] 신입 자라기 - 24 신입 자라기 24일 차 Task Logging 시간 Task 6 : 45 기상 7 : 05 ~ 8 : 00 출근 시간 8 : 00 ~ 9 : 10 헬스 9 : 10 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 45 출근 9 : 45 ~ 10 : 05 1. 짐정리 2. 점심 메뉴 고르기 10 : 05 ~ 11 : 30 1. 메서드 구상 및 구현 11 : 30 ~ 12 : 30 점심 시간 1. 배민 12 : 30 ~ 18 : 00 1. 메서드 구상 및 구현 2. 코드 브리핑 3. 팀회의 18 : 00 ~ 19 : 30 1. HPO란? 2. 쿠버네티스 레이블과 레이블 셀렉터 공부 19 : 30 ~ 20 : 00 저녁 시간 20 : 00 ~ 21 : 00 퇴근 시간 21 : 00 ~ 21 : 40 1. 샤워 2.. [Study] 신입 자라기 - 23 신입 자라기 23일 차 Task Logging 시간 Task 6 : 45 기상 7 : 00 ~ 8 : 00 출근 시간 8 : 00 ~ 9 : 10 헬스 9 : 10 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 45 출근 9 : 45 ~ 10 : 00 1. 짐정리 10 : 00 ~ 11 : 30 1. 메서드 구상 및 구현 11 : 30 ~ 13 : 00 점심시간 1. 배민 13 : 00 ~ 18 : 00 1. 메서드 수정 2. SOLID 원칙 숙지 3. 간식타임 18 : 00 ~ 19 : 00 저녁 시간 19 : 00 ~ 20 : 30 1. 리스코피 치환 원칙 공부 2. 딴짓 20 : 30 ~ 21 : 30 퇴근 시간 21 : 30 ~ 22 : 30 1. 짐정리 2. 샤워 22 : 30 ~ 23 : 55 .. [Study] 신입 자라기 - 22 신입 자라기 22일 차 Task Logging 시간 Task 7 : 15 기상 7 : 30 ~ 8 :20 출근 시간 8 : 20 ~ 9 :10 헬스 9 : 10 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 40 출근 9 : 40 ~ 9 : 55 1. 짐정리 2. 아침먹기 9 : 55 ~ 11 : 30 1. 메서드 작성 및 실행 시간 비교 11 : 30 ~ 13 : 00 점심시간 1. 배민 13 : 00 ~ 18 : 00 1. 상사님한테 코드/개발 피드백 받기 2. 메서드 수정 3. 파이썬 덕 타이핑이란 찾아보기 4. 회의 18 : 00 ~ 18 : 30 퇴근 준비 18 : 30 ~ 19 : 30 퇴근 시간 19 : 30 ~ 22 : 00 1. 빨래 2. 휴식 22 : 00 ~ 22 : 30 블로그 포스팅.. [Study] 신입 자라기 - 21 신입 자라기 21일 차 Task Logging 시간 Task 7 : 00 기상 7 : 30 ~ 8 : 20 헬스장 이동 8 : 20 ~ 9 : 20 헬스 9 : 20 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 40 출근 시간 9 : 40 ~ 10 : 00 1. 노트북 세팅 2. 점심 메뉴 고르기 10 : 00 ~ 11 : 20 1. 기존 함수 -> 클래스, 객체로 수정 11 : 20 ~ 12 : 45 점심 시간 1. 배민 12 : 30 ~ 18 : 00 1. 작성 코드 연산량 줄이기 2. 팀 회의 3. 3기능 3커밋 18 : 00 ~ 19 : 00 저녁 시간 19 : 00 ~ 20 : 30 개인 공부 1. 자연어 처리 20 : 30 ~ 21 : 30 퇴근 시간 21 : 30 ~ 23 : 00 1. 짐정.. [Study] 신입 자라기 - 20 신입 자라기 20일 차 Task Logging 시간 Task 7 : 00 기상 7 : 20 ~ 8 : 20 회사근처 헬스장으로 이동 8 : 20 ~ 9 : 20 헬스 9 : 20 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 40 출근 시간 9 : 40 ~ 11 : 30 base 코드 내 메서드 써보기 array vs list 시간 비교하며 사용 11 : 30 ~ 12 :30 점심 시간 1. 배민 12 : 30 ~ 18 : 20 주피터에서 작업 끝내고 함수 하나씩 옮김 1. 파이썬 코드에 대한 이해력 부족 2. 모듈들이 강하게 연결된 문제 3. 나중에 클래스화를 다시해야함 특정 기는 모듈은 풀리퀘스트 merge 요청 18 : 20 ~ 19 : 10 저녁 시간 19 : 10 ~ 20 : 10 퇴근 시간 20.. [Study] 신입 자라기 - 18 신입 자라기 18일 차 Task Logging 데이터 타입에 따라 인코딩, 벡터화를 다 진행 후 칼럼명 인버스 시켜서 학습까지 완료 전체 파이프라인 로직을 구상 중인데 머리가 복잡함(CS 공부를 더 해야 함) 단순한걸 너무 뇌절해서 시간을 낭비함 HashingVectorizer 사이킷런에서 제공하는 BoW 기반 벡터화 패키지 get_features_name_out 메서드가 없다. 벡터 라이져 객체 생성 시 n_features 만큼 칼럼명 만들어서 사용할 것 n_features : 출력 행렬의 기능(열) 수, 적은 수의 기능은 해시 충돌을 일으킬 수 있지만 많은 수는 선형 학습기에서 더 큰 계수 차원을 유발 재택 전에 보는 CS 메모리 할당 알고리즘 새로 적재될 데이터의 주기억장치에서 배치를 결정하는 전략.. [Study] 신입 자라기 - 17 신입 자라기 17일 차 Task Logging 텍스트형 데이터를 토크 나이저랑 해시 벡터 라이저 중에 어떤 걸, 무슨 상황에 써야 하는지 전혀 모르는 상황이었음 base코드를 계속 보고 인터넷 서치가 주 업무, 무기력해지는 재택 근무 였음 연속형 변수 스케일링? Boosting이나 Trees알고리즘에는 연속형 변수의 데이터 스케일링이 필요 없음 from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer hv = HashingVectorizer(n_features=300000) %time hv.transform(twenty.data) get_feature_names() 불가능 재택 전에 보는 CS 메모리 관리 전략 메모리 시스템은 메모리 위치를 관리하며 .. [Study] 신입 자라기 - 16 신입 자라기 - 16일 차 Task Logging 첫 재택근무 원격 접속에 문제가 있어서 업무시간을 원격 설정하는데 소비 앙상블 학습이란 여러 개의 분류기를 생성하고 각 예측들을 결합함으로써 더욱 정확한 예측 결과를 도출하는 것 앙상블 학습 유형 1. Voting 여러 개의 분류기가 투표를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합 하드 보팅 : 다수결 투표, 각 모델의 predict 결과를 취합하여 가장 많이 예측된 클래스로 최종 예측 소프트 보팅 : predict 클래스가 아닌 predict_proba(예측 확률)을 모든 모델로부터 받아서, 각 클래스 당 예측 확률 값을 평균 내서 최종 예측 2. Bagging 여러 개의 분류기가 투표를 통해 최종 예측 결과를 결정.. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 다음
