콩 심은데 콩 나는 유콩

Controller란? 1) 사용자의 요청이 진입하는 지점이며 2) 요청에 따라 어떤 처리를 할지 결정하고 (실질적인 처리는 서비스에서 담당) 3) 사용자에게 view를 응답으로 보내줌 Controller의 역할 처리해야 할 서비스가 많은 경우 중간 제어자 필요함 A 요청에 대한 것은 A Controller가 맡아 로직처리를 위한 서비스 호출 @GetMapping("hello") : http://localhost:8080/hello 요청이 들어오면 아래의 함수 실행 - hello 라는 view(.html)를 찾아서 반환해줌 - static: controller가 없어도 알아서 찾아 @RequestMapping("hello") : http://localhost:8080/hello 가 요청됨 @Request..

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과적합(overfit) - layer/node 수가 많아서 혹은 테스트셋과 학습셋이 중복되어 발생 - 학습셋과 테스트셋으로 분류하여 방지 - 신경망을 만들어 샘플로 학습을 진행한 후 결과 저장, 이렇게 저장된 파일을 모델이라고 함 model.fit: 알아서 해주는데 학습 동안 결과 못건들이는 thread 개념 callback 함수: thread가 돌고 있는데 또 다른 thread를 생성하여 필요한 정보를 가져가게 함 model.fit(X, Y, validation_split=0.2, epochs=200, batch_size=200, verbose=0, callbacks=[checkpointer]) -> 전체에서 80만큼 train, 20만큼 test -> train에서 또 20을 validation 오늘..

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이제 수업 한번만 더 들으면 끝난다...!! 월수금마다 6시에 일어나서 9시까지 학교 가고 1시간 공부하다가 10시부터 3시 수업 듣느라 힘들었는데..ㅠㅠㅠ 1년 내내 학기마다 6시에 일어나고 3-4시간씩 수업보다 일찍 가서 공부하다 3교시 첫수업 듣고 그러는게 일상이었고 평균 수면시간 4시간이었음 그러다보니 체력이 많이 떨어져서 운동도 시작했는데 체력이 느는 기분도 안들고... 이번 방학까지 그 생활이 이어지니 진짜 죽을 것 같다 이제 통학 그만,,,,, 기숙사 들어가면 사람답게 살아야지 다중분류: 타깃이 가질 수 있는 값이 3개 이상, 타깃이 가지는 값에 대응되는 데이터의 모임으로 클래스 혹은 레이블이라고 함 로지스틱 회귀의 경우 참과 거짓을 판별하기 때문에 값이 하나였지만, 다중 분류 모델은 타깃의..

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로지스틱 회귀: 회귀를 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0에서 1 사이의 값으로 예측하고 그 확률에 따라 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류해주는 지도 학습 알고리즘 - 실제 값이 1일 때 예측 값이 0에 가까워지면 오차가 커져야 함 (-log(x) 그래프) - 실제 값이 0일 때 예측 값이 1에 가까워지면 오차가 커져야 함 (-log(1-x) 그래프) - sigmoid 함수 사용 신경망의 이해 - 퍼셉트론 - 원래는 XOR 연산 불가능 했음 -> hidden layer - 기울기와 절편 -> 가중치와 바이어스 여기서 가중치가 이산수학에서 배운 그 가중치라서 반가웠음..ㅎㅎ - Vanishing Gradient 문제 -> relu 등 다른 함수 적용 오늘의 실습! Epoch 1/30 ..

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1. 선형회귀 - 최소제곱법 2. 평균제곱근오치(RMSE) 3. 경사하강법: 오차가 가장 작은 점, 미분 기울기 사용, 오차를 비교하여 가장 작은 방향으로 이동 4. a, b 편미분: a, b 편미분 후 learning rate 곱해가며 a, b값을 최적의 값(오차가 작은 값)으로 갱신 TensorFlow: tensor를 흘려보내면서(flow) 데이터를 처리하는 라이브러리 텐서를 포함한 계산을 정의하고 실행하는 프레임워크(소프트웨어 프레임워크는 복잡한 문제를 해결하거나 서술하는데 사용되는 기본 개념 구조) 텐서플로우의 텐서를 다차원 어레이의 일반화 혹은 아무 차원이나 가질 수 있는 값들의 집합 텐서를 기존의 numpy array와 같게 생각하기도 하는데 절반은 맞음 텐서플로우 내부의 모든 데이터는 텐서 ..