Billionaire의 끄적끄적

회사에서 파이썬 라이브러리 설치 할 때 ssl 오류가 자주 발생한다 해결 방법은 아주 간단하다 pip install 라이브러리명 --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org 이렇게 해주면 끝!!!

정말 지긋지긋한 ADP 자격증 시험 회차 : 30회 일시 : 2023.09.02(토) 장소 : 부산 센텀직업전문학교 5층 몇 번째 방문인가... 그나마 다행히도(?) 최근 2년간 본 시험중에 난이도가 젤 낮았던 것 같다 먼저 간단하게 이번 차수 시험 문제를 설명하겠다 머신러닝(60점) / 통계(40점) 머신러닝(60점) 건강검진 데이터 x : 키, 몸무게, 허리둘레, 나이, 중성지방 등 (대략 10개) y값 : 혈압 1-1 데이터 탐색 (EDA) 1-2 전처리 수행 및 설명 1-3 데이터 분할(7:3) 및 확인 2-1 혈압(y)예측 회귀모델 3개 선정 및 이유(장단점) 설명 2-2 데이터가 회귀 모델 기본 가정을 따르는지 검증 2-3 RMSE 값을 기준으로 최적의 알고리즘 선정 3-1 분할한 데이터로 모..

여기저기 너무 이야기가 많이 나오길래 구글에 ChatGPT를 검색해서 사용해 보았다. 그전에 ChatGPT에 대해 간단하게 알아보자 ChatGPT는 OpenAI가 개발한 프로토타입 대화형 인공지능 챗봇이다. ChatGPT는 대형 언어 모델 GPT-3의 개선판인 GPT-3.5를 기반으로 만들어졌으며, 지도학습과 강화학습을 모두 사용해 파인 튜닝되었다. ChatGPT는 Generative Pre-trained Transformer(GPT)와 Chat의 합성어이다. ChatGPT는 2022년 11월 프로토타입으로 시작되었으며, 다양한 지식 분야에서 상세한 응답과 정교한 답변으로 인해 집중받았다. 다만, 정보의 정확도는 중요한 결점으로 지적되고 있다. ChatGPT는 지도 학습과 강화 학습을 활용해 GPT-3...

2022.09.25(일) ADP 26회 실기 시험 후기 이번 시험은 정말 역대급 난이도였다 보통 시험을 보고 나면 이번에 몇점 정도 나오겠다는 감이 있는데 이번엔 정말 모르겠다 솔직한 감정은 화가난다!!!!! 정말 한국데이터산업진흥원 너무 한 거 아님니꽈.... 선은 넘으시면 안되죠.... 그래서 결심했다 이 자격증은 나랑 맞지 않는걸로,,, 그래도 다음 시험 보실 분들을 위해 시험문제 간단하게 기억나는대로 적어보겟다 머신러닝(50점) 온라인 주문데이터 (고객ID, 제품분류, 제품코드, 가격, 수량 등등) 데이터 수 약 38000개 K-means, DBSCAN 등 기법을 활용하여 군집 분류 이상치, 결측치 처리하고 이유 왜 그 기법을 사용했는지 이유 군집 수를 결정한 이유 KNN 기법활용해서 군집별로 가..

docker -v 도커 버전 확인 docker container run 컨테이너 생성 및 실행 (-it 컨테이너 터미널 연결, -d 백그라운드 실행, -p 포트 포워딩, -v 디렉토리 연결 host:container) docker exec -it ict_ppe_new /bin/bash 도커 컨테이너 shell 접속 docker container ls(ps) 컨테이터 리스트 확인 docker container attach 컨테이너 연결 docker stop 컨테이너 중지 docker start 컨테이스 시작 docker container restart 컨테이터 재시작 docker container rm (-f) 강제 종료 및 삭제 docker container logs -f ict_ppe_new 도커 로그..

pwd - 현재 작업 디렉토리 출력 cd - 경로 이동 ls - 디렉토리 목록 확인 cp - 파일/디렉토리(-r) 복사 mv - 파일/디렉토리 이동 mkdir - 디렉토리 생성(-p 하위디렉토리 포함) rm - 파일/디렉토리(-r) 삭제(-f 강제 삭제) touch - 파일/디렉토리 최근 업데이트 일자를 현재 시간으로 변경 cat - 파일 내용 출력 / 파일 생성 head - 파일 앞의 10줄 출력(-3 출력 숫자 옵션 지정 가능) tail - 파일 마지막 10줄 출력(-F 실시간 모니터링 옵션) find - 특정 파일/디렉토리 검색 find [검색경로] -name [파일명] find ./ -name "*.jpg" -exec rm {} \; -> find 후 remove find ./ -type f | ..

최근 온라인 인공지능 대회에 참가했다. 처음 접해본 컴퓨터 비전(AI)을 실제로 어떻게 사용하는지 경험해볼 좋은 기회였다. 모두가 그렇겠지만, 처음이라서 무엇을 어디서부터 시작해야 할 지 막막했다. 그래서 가장 먼저 Object Detection에 가장 많이 사용되는 모델을 조사했다. 다양한 모델 중에 Yolo라는 SOTA 모델이 눈에 들어왔고 참고 자료가 가장 많았다. Yolo모델 중에서 가장 최신 버전인 Yolo v5를 사용해보았다. 참고한 Yolov5 Git Hub 주소 - https://github.com/ultralytics/yolov5 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyT..

하하하 도대체 몇번째 시험인지.... 일단 느낌은 나쁘지 않은 것 같다 공부를 많이 하지는 못했지만, 그거에 비해서는 잘(?)친 느낌?? 생각나는대로 문제를 적어보겠다. 1. 기계학습 1-1 고객 주문 데이터로 고객별 주문건수와 주문총금액을 데이터를 만들어서 군집분석 수행 1-2 주어진 시계열 데이터로 계절성을 포함하여 모델링 하기 2. 통계 1-1 기초통계 문제 4개 (평균속력, 평균 연매출 증가율??) 1-2 분산이 특정 범위에 들어오는지 검정 (향기가 지속되는 시간의 분산) 1-3 공장 3개위 제품 무게가 같은지 검정 (주어진 데이터 제품무게, 순위) 1-4 최적화 문제 투자금액과 NPV(?) 최대가 되는 최적의 투자인 찾기 음..... 항상 느끼는 거지만 칠 때마다 이 시험은 생각보다 어렵다 언제..

몇번 째 치는지도 모르겠다..... 너무 어려운 것 같다ㅜㅜ 그래도 기억나는대로 문제를 적어보자 1. 기계학습 - 탐색적 분석, 시각화 포함 - 전처리, 시각화 영향 - 추가 고려사항, 왜? 방법 기대효과 등 - 예측모델 3개 추천, 2개 선정 이유 설명 - 모델 성능평가 지표, 설명 - 모델 2개 구현, 성능 산출 및 시각화 - 모델을 다른 환경에 적용 가능한가? 시각화 - 보완할 점? - 다중회귀 정의, 회귀계수 검정 - 회귀모형 유의성 검정 2. 통계 - 위병률 데이터 - 연구가설, 귀무가설 - 검정통계량, 채택여부 - 코로나 데이터(진단키트, 바이러스 감염여부) - 양성이면서 바이러스 확률 (베이즈 정리) - 공장 제품 길이 데이터 - 제품 평균 깅이 95% 신뢰구간 진짜 너무너무 어렵다ㅜㅜㅜㅜㅜ..

인공지능 또는 Artificial Intelligence는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다. 인공지능이란 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 기반으로 반복적으로 개선할 수 있는 시스템 또는 기계를 의미합니다. 사람이 인공지능 알고리즘을 활용하여 AI가 해야 할 일을 잘 학습시킨다면 무엇이든 할 수 있다. 현재 지구상에 존재하는 거의 모든 일을 해당 작업의 지식과 데이터만 있다면 AI에게 시킬 수 있다고 생각한다. 아직 갈 길이 멀지만, 전 세계적으로 AI를 연구하고 활용하는..