| μΌ | μ | ν | μ | λͺ© | κΈ | ν |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- μ²μΆ νμ΄ν
- μ΄μ°¨μ μ§
- m1 anaconda μ€μΉ
- λμ23μ΄
- electrochemical models
- λ₯λ¬λ
- λ―Έλμμ μ₯νμ
- li-ion
- μ λ½
- μ λ½ κ΅ννμ
- μ ννκ·
- Linear Regression
- set method
- 2022λ
- set add
- Machine learning
- Deeplearning
- Python
- Andrew ng
- cost function
- fatigue fracture
- νΉλ³ λ©μλ
- gradient descent
- anaconda κ°μνκ²½
- μ€μ€νΈλ¦¬μ
- fluent python
- special method
- κ΅ννμ
- μκ·Ήμ¬
- λ―Έλμμ ν΄μΈκ΅ν
- Today
- Total
Done is Better Than Perfect
[π λΆμ λΆμ ] 12. μΌμ΄λ 무μμΈκ° (κ³ λμ§) λ³Έλ¬Έ
[π λΆμ λΆμ ] 12. μΌμ΄λ 무μμΈκ° (κ³ λμ§)
jimingee 2025. 7. 21. 00:16
πΌ μΌμ΄λ 무μμΈκ° : μΌλ‘ μ±κ³΅νκ³ μ νλ μ¬λλ€μ μν μ§λ¬Έ (κ³ λμ§) - λ―Όμμ¬
μΌμ΄λ 무μμΈκ° : λ€μ΄λ² λμ
λ€μ΄λ² λμ μμΈμ 보λ₯Ό μ 곡ν©λλ€.
search.shopping.naver.com
λνμμμμ μ§μ₯μΈμΌλ‘ λμ΄κ°κΈ° μ μ
μ΅κ·Ό λ€μ΄ ‘μ£Όλ³μ μ μ±κΈ°λ©΄μλ μΌμ μνλ μ¬λ’μ΄ λκ³ μΆλ€λ μκ°μ μμ£Ό νλ€. λνμμμμ μ§μ₯μΈμΌλ‘ λμ΄κ°λ μμ , μ΄λ»κ² ν΄μΌ μΌμ μν μ μμμ§ κ³ λ―Όνλ μ€ μ μΌμ±μ μ λν κ³ λμ§μ μ± γμΌμ΄λ 무μμΈκ°γλ₯Ό μ½κ² λμλ€.
μ΄ μ± μ λ¨μν μ±κ³΅λ΄μ΄ μλλΌ, μ μκ° μΌμ μ΄λ»κ² λ°λΌλ³΄κ³ λ κ·Έ κ³Όμ μ ν΅ν΄ μμ μ μ΄λ»κ² λ¨λ ¨ν΄ μλμ§λ₯Ό 보μ¬μ€λ€. νμ¬μμΌλ‘ μμν΄ μ¬μ₯μ μ€λ₯Έ μ΄μΌκΈ°λ μ΄μ λ§ μ¬νμ λμλ €λ λμκ² ‘μΌ’μ μλ―Έλ₯Ό λ€μ μκ°νκ² λ§λ λ€.
π μ± μμ λ§νλ λ€μ― κ°μ§ κ²½μ
μ μλ μΌμ λ€μ― κ°μ§ κ΄μ μμ μ 리νλ€.
- νλκ²½μ – λͺ©νλ₯Ό μΈμ°κ³ νμ¬μ ν¨κ» μ±μ₯νλ νλ.
- μ±κ³Όκ²½μ – λ²ν, κ²°μ€, μ λ¬Έμ±μ κ°μ‘°νλ©° λκΉμ§ μμνλ ν.
- κ΄κ³κ²½μ – κ²Έμκ³Ό μν΅, μ νλ°°μ λλ£ μμμ λ°°μ°λ μμΈ.
- μμ κ²½μ – μ΄μ¬μΌλ‘ λμκ° μ΄μ κ³Ό κ²½μμ¬μ λμκΈ°λ νλ.
- μκΈ°κ²½μ – λ μ, μ΄λ, μΈκ΅μ΄ νμ΅ λ± μκΈ° μμ μ λ€λ¬λ λ Έλ ₯.
μ΄ λ€μ― κ°μ§λ μ§μ₯ μνλΏ μλλΌ μ°κ΅¬μλ‘ μ΄μκ°λ μ§κΈμ λμκ²λ κ·Έλλ‘ μ μ©λλ μ‘°μΈμ²λΌ λ€κ°μ¨λ€.
νλκ²½μ – λͺ©νμ νλμ ν
μ μλ “μ
μ¬ λλΆν° λͺ©νκ° ‘μ¬μ₯’μ΄μλ€”κ³ λ§νλ€. λΆλͺ
ν λͺ©νκ° μμκΈ°μ νλ€λ¦¬μ§ μμλ€λ μ΄μΌκΈ°λ€.
π λλ μμ§ κ·Έλ κ² ν° λͺ©νλ₯Ό μΈμ΄ μ μ μμ§λ§, ‘λ΄κ° μ΄λ€ λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°νκ³ μΆμκ°’λΌλ μ§λ¬Έμ λ νκ³ μ΄μμλ€. μ°κ΅¬κ° λ§ν λλ “μ΄κ±΄ λ΄κ° νμ΄μΌ ν νΌμ¦μ΄λ€”λΌκ³ λ€μ‘μΌλ©° λ²ν
¨μ¨ κ²½νμ΄ κ²°κ΅ λλ₯Ό μ§ν±νλ€.
μ±κ³Όκ²½μ – κ²°κ³Όλ³΄λ€ κ³Όμ μμ λ°°μ΄ κ²
μ±
μμλ μ±κ³Όλ₯Ό λ΄λ κ²λ μ€μνμ§λ§, κ·Έ κ³Όμ μμ μΌλ§λ κ²°μ€μ λ§Ίμ μ μλμ§κ° λ ν° μλ―ΈλΌκ³ κ°μ‘°νλ€.
π λνμ μνμμ κ°μ₯ ν¬κ² λ°°μ΄ κ²λ λΉμ·νλ€. νλ λ²μ μ±κ³΅λ³΄λ€, μμ λ²μ μ€ν¨ λμ μ»μ μμ κΉ¨λ¬μμ΄ ν¨μ¬ κ°μ‘λ€. λ
Όλ¬Έμ΄ μ±νλμμ λμ μ±μ·¨κ°λ μ’μ§λ§, μ¬μ€ κ·Έ λ€μλ “μ΄ κ³Όμ μ λ€ λ²ν
¨λλ€”λ λΏλ―ν¨μ΄ λ ν¬κ² λ¨λλ€.
κ΄κ³κ²½μ – ν¨κ» μΌνλ€λ κ²
μ μλ κ΄κ³ μμμ λ°°μ°κ³ , κ²Έμν΄μΌ νλ€κ³ λ§νλ€. νΉν μ λ°°μ νλ°°, λλ£μμ μ λ’°λ₯Ό κ°μ‘°νλ€.
π μ°κ΅¬μ€ μνμ λμ΄μΌλ³΄λ©΄, λ νΌμ μ΄μ¬ν νλ€κ³ ν΄κ²°λλ 건 κ±°μ μμλ€. λλ£μ μ‘°μΈ, κ΅μλμ νΌλλ°±μ΄ κ²°κ΅ μ°κ΅¬μ μ±μ₯μ μ΄λμλ€. μ¬νμ λκ°μλ “λ΄κ° μΌλ§λ μνλλ”λ³΄λ€ “μΌλ§λ μ μ΄μΈλ¦¬λ©° ν¨κ» μν μ μλλ”κ° μ€μνλ€λ κ±Έ λ€μ κΉ¨λ«λλ€.
μκΈ°κ²½μ – λλ₯Ό λ¨λ¨ν λ§λλ μ΅κ΄
μ±
μμ μ μκ° κ°μ‘°ν λΆλΆ μ€ νΉν μλΏμλ 건 μκΈ°κ²½μμ΄λ€. 체λ ₯ κ΄λ¦¬, λ
μ, μΈκ΅μ΄ 곡λΆ, ν΄μ λ± μκΈ° λ€μ€λ¦Όμ΄ μΌμ μ§μ κ°λ₯μ±μ λ§λ λ€κ³ λ§νλ€.
π λ μμ λνμ μνμ νλ©° μ΄λ₯Ό λΌμ λ¦¬κ² λκΌλ€. μ±κ³Όλ₯Ό λ΄κΈ° μν΄ λ°€μ μμ μΌνλ€ λ³΄λ©΄ μ€νλ € 건κ°μ μκ² λκ³ , κ²°κ³Όλ λ©μ΄μ§λ€. μ€μ λ‘ λ°€μ λ°ν μλ£λ₯Ό μ€λΉν΄ κ³§λ°λ‘ λ°ννλ κ²λ³΄λ€, νΉ μκ³ λ€μ λ μμΉ¨ μΌμ° μΌμ΄λ μ€λΉν λ€ λ°ννλ κ²μ΄ ν¨μ¬ μ’μ μ±κ³Όλ₯Ό λΈ κ²½νμ΄ μλ€. μ΅κ·Όμλ λλ₯Ό λ¨λ ¨νκΈ° μν΄ μμμ μμνκ³ , μ°κ΅¬ μΈμ μ±
λ μ‘°κΈμ© μ½μΌλ € νλ€. λ΄λ
μ μ¬νμ λκ°λ©΄ μ§κΈλ³΄λ€ λ λ°λΉ μ§ ν
μ§λ§, μ΄ μ΅κ΄λ§νΌμ κΌ μ§μΌκ°μΌκ² λ€κ³ λ€μ§νλ€.
π κ°μ₯ μλΏμλ λΆλΆ
μ μλ “μ¬μ₯”μ΄λΌλ λΆλͺ ν λͺ©νλ₯Ό λκ³ λ¬λ €μλ€κ³ λ§νλ€. λ°λ©΄ λλ μ΄μ λ§ μ¬νμ 첫λ°μ λ΄λμΌλ €λ λ¨κ³λΌ μμ§ κ΅¬μ²΄μ μΈ λͺ©νκ° λͺ ννμ§λ μλ€. νμ§λ§ μ± μμ ν ꡬμ β “λ΄κ² μμ΄ μΌμ΄λ, λλ₯Ό λ¨λ ¨νλ κ²” β μ κΉμ΄ 곡κ°νλ€.
λνμ μν λμ μ°κ΅¬, νλ‘μ νΈ, λ°ν μ€λΉ μμμ μμμ΄ μ’μ νκ³ μ€ν¨λ₯Ό κ²ͺμλ€. κ·Έλ¬λ κ·Έ κ³Όμ μ΄ μμ΄λ©° λ΄κ° μ‘°κΈμ© λ¨λ¨ν΄μ§κ³ μλ€λ κ²μ μ€κ°νλ€. μ€νμ΄ λ»λλ‘ λμ§ μκ³ , λ Όλ¬Έ 리뷰μ νΉλ ν νΌλλ°±μ λ°κ³ , νλ‘μ νΈ λ§κ°μ μ«κΈ°λλΌλ κ²°κ΅μ μ΄μ λ³΄λ€ λ μ±μ₯ν λλ₯Ό λ°κ²¬νλ€.
μμΌλ‘ μμλ μ§μ₯ μν μμ λ€λ₯΄μ§ μμ κ²μ΄λ€. λΆλͺ νλ€κ³ λ² μ°¬ μκ°μ΄ λ§κ² μ§λ§, κ·Έ λͺ¨λ κ³Όμ μ΄ κ²°κ΅μ λλ₯Ό λ¨λ ¨νκ³ μ±μ₯μν€λ κΈΈμ΄ λ κ²μ΄λΌ λ―Ώλλ€.
π μΈμ κΉμλ μ‘°μΈ
(p.47) 'μ΄κ±° λ΄ μΌμ΄ μλλ°?'κ° μλλΌ 'μ΄μ°Έμ μ΄ μΌλ νλ² ν΄λ³΄μ!' νκ³ λμ νλ κ²μ΄ λ°λ‘ μκΈ° κ°λ°μ λλ€. λ΄ μμκ³Ό λΆμΌκ° μλ μΌλ κ²½ννλ©΄ νλμ© λ΄κ³΅μ΄ μμ΄κ³ λΆμΌκ° νλλλ κ²μ΄ λ°λ‘ μκΈ° κ°λ°μ λλ€. νμ¬ μΌμ νλ©΄μ κ²½ννλ λͺ¨λ κ²λ€ μκΈ° κ°λ°μ κΈ°νλ‘ μΌμΌλΌλ λ»μ λλ€. μΌμ μνλ κ²μ΄ κ³§ μκΈ° κ°λ°μ΄λ μ΄μΌκΈ°μ λλ€.
(p.123) μμ μ΄ νκ³ μλ μΌμ μΌλ§λ μ μ€λͺ νλλμ λ°λΌ, κ·Έμ λ₯λ ₯μ λν μΈμ μ΄ μ΄λ€μ§κΈ°λ νκ³ νκ°κ° λ΄λ €μ§κΈ°λ ν©λλ€. κ·Έλ§νΌ λ΄κ° μλ λ°λ₯Ό μ μ λ¬νλ μΌμ μ‘°μ§ μνμμ μ€μν λΆλΆμ λλ€. λκ³ κΉκ² μλ κ²λ μ€μνμ§λ§, μ λλ‘ μ μκ³ μλκ°μ λν μ κ²μ λμμμ΄ ν΄μΌ ν©λλ€.
(p.134) νμ¬μ μΌμ κ²°μ½ νΌμ ν μ μμ΅λλ€. μ무리 λ₯λ ₯μ΄ λ°μ΄λκ³ νμν μ¬λμ΄λΌλ, μκΈ° νΌμ μν΄μλ μ±κ³Όλ₯Ό μ¬λ¦΄ μ μκΈ°μ λλ£μ ν¨κ» μΌν μ€ μλ κ²μ κΈ°λ³Έμ μΈ λλͺ©μ΄μ μΆ©μ€ν λ₯λ ₯μ λλ€.
π μμΌλ‘μ λ€μ§
μ΄ μ± μ μ½κ³ λλ μΌμ λν νλλ₯Ό μ‘°κΈ λ ꡬ체νν μ μμλ€.
- μ±κ³Όλ§μ μ«κΈ°λ³΄λ€, κ³Όμ μμ λ°°μ°λ κ²μ μμ€ν νλ€.
- κ΄κ³κ²½μμ μΆμ μ€μ¬ κ°μΉλ‘ λκ³ , λλ£μ μ νλ°°μκ² μ λ’°λ°λ λλ£κ° λλ€.
- μκΈ°κ²½μμ κ²μ리νμ§ μκ³ , κΎΈμ€ν λ μμ μΈκ΅μ΄ 곡λΆλ₯Ό μ΄μ΄κ°λ©° λμ λΆμΌλ₯Ό νμ₯ν΄κ°λ€.
γμΌμ΄λ 무μμΈκ°γλ “μ±κ³΅νλ λ²”μ κ°λ₯΄μ³ μ£Όλ μ± μ΄ μλλ€. μ€νλ € “λ΄κ² μμ΄ μΌμ΄λ 무μμΌκΉ?”λΌλ μ§λ¬Έμ λμ§κ³ , μ€μ€λ‘ λ΅μ μ°Ύκ² λ§λ λ€. λμκ² κ·Έ λ΅μ μμ§ μ§ννμ΄λ€. λ€λ§ λΆλͺ ν κ²μ μμΌλ‘μ μΌν°μμλ ‘μΌμ λλ₯Ό λ¨λ ¨νλ κ³Όμ ’μ΄λΌλ κ΄μ μ μμ§ μκ² λ€λ μ μ΄λ€.
