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 |
29 | 30 | 31 |
- λ―Έλμμ ν΄μΈκ΅ν
- Machine learning
- μ΅μμ κ³±λ²
- μ΅λ곡μ½μ
- 2022λ
- special method
- μ΄μ°¨μ μ§
- Andrew ng
- λ―Έλμμ μ₯νμ
- μ΅μ곡배μ
- μ λ½
- κ΅ννμ
- m1 anaconda μ€μΉ
- λμ23μ΄
- μκ·Ήμ¬
- cost function
- Linear Regression
- νΉλ³ λ©μλ
- gradient descent
- anaconda κ°μνκ²½
- Python
- μ²μΆ νμ΄ν
- set add
- μ ννκ·
- Deeplearning
- λ₯λ¬λ
- fluent python
- μ€μ€νΈλ¦¬μ
- set method
- μ λ½ κ΅ννμ
- Today
- Total
λͺ©λ‘π‘μκ° μ 리 (5)
Done is Better Than Perfect
κΈΈκ³ κΈ΄ λνμ μ μκ° λλμ΄ λλ¬λ€. λλ 2024λ λ νκΈ°(κ°μνκΈ°) μμ¬κ³Όμ μ μ§μνκ³ , λ΄κ° μ§μνλ νκ΅μ νκ³Όλ μλμ κ°λ€. ν¬μ€ν - μΈκ³΅μ§λ₯λνμ (μ΅μ’ ν©)κ³ λ €λνκ΅ - μ°μ κ²½μ곡νκ³Ό (μ΅μ’ ν©)μΉ΄μ΄μ€νΈ - κΉμ¬μ² AI λνμ (λ©΄μ ν)μ°μΈλνκ΅ - μΈκ³΅μ§λ₯λνμ (μ΅μ’ ν)1οΈβ£ μ§μ κ³Όμ νκ΅λ§λ€ λ€λ₯΄κΈ΄ νμ§λ§, λνμ μ μλ μλ₯ μ§μ (1λ¨κ³), νκΈ° μν νΉμ ꡬμ λ©΄μ (2λ¨κ³), κ΅μλ 컨ν (3λ¨κ³)λ‘ μ΄λ£¨μ΄ μ§λ€. νκΈ° μνκ³Ό ꡬμ λ©΄μ μ λͺ¨λ 보λ κ³³(μ°μΈλνκ΅, μΉ΄μ΄μ€νΈ λ±)μ΄ μκ³ , νκΈ° μνκ³Ό ꡬμ λ©΄μ μ€μ νλλ§ λ³΄λ κ³³λ μλ€. μ§μνλ νκ΅μ νκ³Όλ§λ€ λ€ λ€λ₯΄λ€. κ΅μλ 컨νμ κ²½μ°μλ λ©΄μ κΉμ§ ν©κ²©ν νμ λ°κΈ° λλ¬Έμ '미리 컨νν μ μλ€.' μΈκΈ..
μ νλΈλ₯Ό 보λ€κ° μ¬ν΄ μ΄λ£¨κ³ μΆμ κΏμ μκ°νν΄μ ν΄λν° λ°°κ²½νλ©΄μΌλ‘ μ€μ ν΄ λμ μ¬λμ 보μλ€. κΏμ μκ°νν΄μ λ§€μΌ λ³΄λ©΄, λκΈ°λΆμ¬λ₯Ό λ°μ μ μμ κ² κ°μ λλ λ°λΌν΄λ³΄μλ€.2024λ μ΄ μ λ° μ΄μ μ§λκ°μ§λ§, λ¨μ μκ°λ μλ―Έμκ² μ μ±μ°κΈ° μν΄ μ¬ν΄μ λΉμ 보λλ₯Ό λ§λ€μ΄ 보μλ€. μΌμͺ½λΆν° μ΄λ°©ν₯μΌλ‘ λμ λͺ©νμ΄λ€. 1. 건κ°κ΄λ¦¬- μ£Ό 3ν μ΄μ μ΄λμ κΎΈμ€ν νλ€. 2. 곡λΆ- μμ΄ μ±μ λ°κ³ , νκ΅ μμ μμ μ±μ κ°μ μ λμ μΈ μ§νλ₯Ό μ λ°λλ€. 3. λ μ- ν λ¬μ ν κΆ μ΄μμ μ± μ μ½κ³ λλμ μ λΈλ‘κ·Έμ μ 리νλ€. 4. λνκ΅ μ‘Έμ & λνμ μ ν 5. μ§μ μ μ λ¬Έμ± μκΈ°- μλ‘μ΄ μ°κ΅¬ λΆμΌκ° μ΄λ ΅κ² μ§λ§ μ΄μ¬ν μ§μμ μκ³ , λ°°μ΄ λ΄μ©μ λΈλ‘κ·Έμ μ 리νλ€. 6. κΈμ μ μ΄κ³ λ»λ»ν λ§μΈλ..
μ§λ 5λ λ° λμ νκ΅μμ ν΄μΌ ν μΌμ λͺ¨λ λ§μΉκ³ , μ‘Έμ μλ§μ λ¨κ²¨λκ³ μλ€. λν μμ μ λ€ μκΈ° μ μ, 20λ μ΄λ°μ μ°¬λνλ λν μνμ κΈ°λ‘ν΄ λ³΄κ³ μ νλ€. π« 2019λ - μΈνλνκ΅ μ»΄ν¨ν°κ³΅νκ³Ό μ ν λλ μμλ‘ μ§μν μ μλ ν°μΌ 6κ°λ₯Ό μ λΆ 'μ»΄ν¨ν° 곡ν'μ λͺ°λΉ΅νλ€. κ°λ°μλΌλ κΏμ κ°κ² λ κ³κΈ°λ λ¨μνλ€. μνλ λλΌλ§μμ κ²μ νλ©΄μ μ΄λ‘μ κΈμ¨λ‘ μ½λλ₯Ό μμ±νλ κ°λ°μλ€μ΄ λ©μμ΄ λ³΄μκΈ° λλ¬Έμ΄λ€. κ²λ€κ° λ§μΉ¨ μνκ³ κ° λ±μ₯νμ λλΌ, μ»΄ν¨ν° λΆμΌμ μ λ§μ΄ μ’μ κ²μ΄λΌκ³ νλ¨νλ€. κ²½μλ₯ μ κ³ λ €ν΄ μ λ΅μ μΌλ‘ μ§μνλ μΉκ΅¬λ€λ μμμ§λ§, λλ μμ μ§μμ΄ μ΄λ¦¬μλ§μ λ°λ‘ 6κ³³μ λͺ¨λ μ§μνλ€. γ γ γ κ·Έλ κ² λλ μΈνλνκ΅ μ»΄ν¨ν°κ³΅νκ³Όμ μ ννλ€. λ³Έκ°λ₯Ό λ λ κΈ°μμ¬ μνμ ..
2022λ μ΄ λ κΉμ§ν μ λ§λ¬΄λ¦¬κ° λμλ€. νμ λλΌμ§λ§ μκ°μ μ λ§ μμ΄κ°μ΄ νλ¬κ°λ€.2022λ μ νκ³ λ‘ μμ±μ ν΅ν΄ κ·Έ μμ΄κ°μ μκ° μμμ λ΄κ° μ΄μμ¨ νμ μ μ‘°κ·Έλ§£κ² λ¨κ²¨λ³Έλ€. μ¬ν΄λ μ λ§ λμκ² μμ΄μ λλ¬Όμ΄ μ μΌ λ§μλ ν ν΄μ§ μμκΉ μΆλ€. λ§μ μ±μ·¨λ₯Ό μ΄λ€λ΄κ³ κ·Έλ‘ μΈν΄ κΈ°μκΈ°λ νμ§λ§, κ·Έ μ±μ·¨λ₯Ό μ΄λ£¨κΈ° μν μ§μ¬μ μμ²λ°κ³ λ§μ μ‘Έμ΄λ μΌμ΄ λ§μλ€. μ λ§.. λ§μ μΈκ°κ΄κ³λ₯Ό κ²ͺμΌλ©΄μ, μ¬λλ€ λλ¬Έμ μμ² λ°κ³ μΈκΈ°λ νμ§λ§ μ¬λλ€ λλΆμ μλ‘λ°κ³ λ€μ μΌμ΄λ μ μλ νμ μ»μ μ μμλ€. λͺ¨μμ μ΄κ²λ μ¬λμκ² μμ² λ°κ³ , μ¬λμκ² λ€μ μλ‘λ°μλ€. πλλΆμ λμ μ£Όλ³μ μλ μμ€ν μ¬λλ€κ³Ό κ³ λ§μ΄ μ¬λλ€μ μ‘΄μ¬λ₯Ό λμ± ν¬κ² λκΌλ ν ν΄μλ€. μ΄μ μλ°κΈ° νκ³ λ‘μμ μ μ λͺ©ν..
μ μ μμ΄ λ°λΉ΄λ μ¬ νν΄κ° λ²μ¨ λ°μ΄λ μ§λ¬λ€.λκ°μ μ΅μν΄μ§λ €κ³ νλ©΄ μλ‘μ΄ κ²μ λμ ν΄ λ°°μ°κ³ , λλ¦° κ² κ°μ§λ§ λμ보면 μμ²λ μ±μ₯μ μ΄λ€λλ 6κ°μμ΄μλ€. μ΄λ² 2022λ μλ°κΈ°λ₯Ό 보λ΄λ©΄μ λλ μ€μ€λ‘μκ² λ§μ κ³Όμ λ₯Ό μ£Όμκ³ , λ§μ΄ μ΄λ£¨μ΄λλ€. μλ°κΈ°μ ν νλμ κ°λ¨ν μ΄κ±°ν΄λ³΄μλ©΄μ»΄ν¨ν°κ³΅νκ³Ό 4νλ 1νκΈ° μλ£ [ νμ 4.38 π] μννΈμ¨μ΄ λ§μμ€νΈλ‘ ν©κ²© & νλ‘μ νΈ μμ 5~11κ°μ κ²½λ ₯μ νλΆμ°κ΅¬μ & λ Όλ¬Έ μμ± [ μ 보기μ νν μ°μλ Όλ¬Έμ μμ π]λ μ λͺ¨μ, νκΆλ, μ λΉ΅ λ±μ μ·¨λ―Έμν νμ°.. λ§μ΄λ νλ€...γ γ γ μ΄λ² μλ°κΈ°μ ν λ§λ₯Ό μ§§κ² μ 리νμλ©΄ 'λμ κ³Ό λ°€μ'μ κΈ°κ°μ΄μλ€.νΉν μ΄λ²μλ μ€λ«λμ νκ³ μΆμμΌλ©΄μλ 'λλ μμ§ λͺ¨λ₯΄λ κ² λ§μλ° λ΄κ° λ κΉ..' λΌλ©° κ²μ ..