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[Study] 신입 자라기 - 42 신입 자라기 42일 차, 금요일 Task Logging 시간 Task 6 : 50 기상 7 : 10 ~ 8 : 10 출근 시간 8 : 10 ~ 9 : 10 헬스 9 : 10 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 50 출근 9 : 50 ~ 10 : 00 1. 짐정리 2. 간식 10 : 00 ~ 11 : 30 코드 리뷰 받기 11 : 30 ~ 12 : 30 점심 시간 1. 배민 12 : 30 ~ 17 : 50 1. 회의 2. 피드백 토대로 수정 17 : 50 ~ 19 : 30 팀 회식 19 : 30 ~ 20 : 30 퇴근 시간 20 : 30 ~ 22 : 00 1. 샤워 2. 휴식 22 : 00 ~23 : 00 1. 블로그 포스팅 유용한 파이썬 함수 itemgetter ('a', 'b')라는 튜플이 있..
[Study] 신입 자라기 - 41 신입 자라기 41일 차, 목요일 Task Logging 시간 Task 8 : 30 기상 8 : 50 ~ 9 : 50 출근 시간 9 : 50 ~ 10 : 10 1. 짐정리 2. 커피 사기 10 : 10 ~ 11 : 30 code convention에 따른 코드 수정 11 : 30 ~ 12 : 30 점심 시간 1. 배민 12 : 30 ~ 18 : 00 1. pep8 참고한 코드 수정 2. 회의 3. 메서드 수정 18 : 00 ~ 19 : 00 저녁 시간 19 : 00 ~ 20 : 30 ML Studying 20 : 30 ~ 21 : 30 퇴근 시간 21 : 30 ~ 22 : 00 샤워 22 : 00 ~ 24 : 00 1. 블로그 포스팅 2. 개인 프로젝트 파이썬 dict.fromkeys() 딕셔너리를 생성할..
[Study]신입 자라기 - 40 신입 자라기 40일 차, 수요일 Task Logging 시간 Task 6 : 50 기상 7 : 10 ~ 8 : 10 출근 시간 8 : 10 ~ 9 : 10 헬스 9 : 10 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 50 출근 9 : 50 ~ 10 : 00 1. 짐정리 2. 간식 10 : 00 ~ 11 : 30 로직 구상 및 구현 11 : 30 ~ 12 : 30 점심 시간 1. 배민 12 : 30 ~ 18 : 00 1. 회의 2. 메서드 작성 및 오류 수정 18 : 00 ~ 19 : 00 저녁 시간 19 : 00 ~ 20 : 00 퇴근 시간 20 : 00 ~ 20 : 40 샤워 20 : 40 ~ 24 : 00 1. 블로그 작성 2. ml 공부 k8s 명령어 microk8s stop k8s 중지 micr..
[Study] 신입 자라기 - 39 신입 자라기 39일 차, 화요일 Task Logging 시간 Task 7 : 00 기상 7 : 20 ~ 8 : 15 출근 시간 8 : 15 ~ 9 : 10 헬스 9 : 10 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 45 출근 9 : 45 ~ 10 : 00 1. 짐정리 2. 간식 10 : 00 ~ 10 : 15 티타임 10 : 15 ~ 11 : 30 1. 개발 상황 공유 2. 피쳐 중요도 11 : 30 ~ 12 : 30 점심 시간 1. 배민 12 : 30 ~ 18 : 30 1. @메뉴얼 작성 2. 기능 개발에 관한 의견 공유 3. server shutdown에 관한 로그 분석 18 : 30 ~ 19 : 30 저녁 시간 19 : 30 ~ 20 : 00 server shutdown에 관한 로그 분석 20 ..
[Study] 신입 자라기 - 38 신입 자라기 38일 차 Task Logging 시간 Task 6 : 50 기상 7 : 10 ~ 8 : 00 출근 시간 8 : 00 ~ 9 : 10 헬스 9 : 10 ~ 9 : 30 샤워 9 : 30 ~ 9 : 50 출근 9 : 50 ~ 10 : 00 1. 짐정리 2. 간식 10 : 00 ~ 10 : 20 티타임 10 : 20 ~ 11 : 40 NLP 의견 공유 11 : 40 ~ 12 : 40 점심 시간 1. 배민 12 : 40 ~ 18 : 00 메서드 수정 18 : 00 ~ 19 : 00 저녁 시간 19 : 00 ~ 20 : 30 가이드 작성 20 : 30 ~ 21 : 30 퇴근 시간 21 : 30 ~ 22 : 20 샤워 22 : 20 ~ 24 : 00 1. 블로그 포스팅 2. 프로젝트 하둡 명령어 -g..
[Study] ExtraTreesClassifier vs RandomForestClassifier 차이점 사이킷런에서는 Tree 기반 앙상블 모델인 ExtraTreesClassifier와 RandomForestClassifier를 제공합니다. 앙상블 모델 앙상블 방식에는 Bagging, Boosting, Stacking 등이 있는데 RandomForestClassifier는 Bagging 방식입니다. ExtraTreesClassifier vs RandomForestClassifier 첫 번째 차이점을 알기 전 알아야 할 지식 1. Bagging Bagging이란 Bootstrap aggregating의 줄임말입니다. Bootstrap은 중복을 허용한 랜덤 샘플링을 뜻합니다. 즉, 복원 추출로 생성된 샘플링 데이터셋입니다. aggregating의 뜻은 결합입니다. 따라서 Bagging 방식이란 중복을 허용해서..
[Book] 2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TF 지은이 : 오렐리앙 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 머신러닝 용어 사전 데이터 스누핑(data snooping) 테스트 세트에서 겉으로 드러난 ..
[Book]1. 한눈에 보는 머신러닝 Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & Tensor Flow 지은이 : 오렐리앙 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛 미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 1. 한눈에 보는 머신러닝 지도 학습(supervised learning) 훈련 데이터에 레이블(label, 원하..

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