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대학공부58

OpenAPI와 공공데이터에 대한 이해 공공데이터의 뜻과 관리 지침 공공데이터의 뜻과 공공데이터법 공공데이터법: 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률 공공기관이 일상적 업무수행의 결과물로 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 다양한 형태의 모든 자료 또는 정보 공공기관장은 기계 판독(Machine-readable)이 가능한 형태의 공공데이터를 정비하고자 노력해야 함 기계 판독과 Open Data 5 Star 🌟: 특정 SW에서 읽기만 가능, 자유로운 수정 및 변환 불가 / ex. PDF -> 미충족 포맷 🌟 🌟 : 특정 SW에서 읽기, 수정, 변환 가능 / ex. HWP, JPG, PNG, MP3 🌟 🌟 🌟 : 적어도 하나의 비독점적 SW에서 읽기, 수정, 변환 가능 / ex. CSV, JSON, XML 🌟 🌟 🌟 🌟 : URI에 기초하.. 2024. 3. 11.
20240308 1주차 WWW: 전 세계에 있는 네트워크에 연결된 시스템을 통해 정보를 공유할 수 있는 정보 공간 인터넷 프로세스 웹 브라우저 프로그램 실행 웹 브라우저: 사용자가 웹 서버에서 제공하는 HTML 문서나 파일을 연동하여 출력해주는 응용 소프트웨어 웹 페이지 도메인 주소 입력 도메인네임 주소를 입력하여 웹 서버와의 접속을 시도 도메인 네임: 웹 서버에 접속하기 위해 사용하 는 문자형 주소 DNS의 동작 사용자가 입력한 도메인네임 주소를 컴퓨터가 이해할 수 있는 주소인 IP로 변경해주는 서비스 웹 서비스 요청 데이터를 요청하면 웹 서버가 응답 HTTP와 HTTPS HTTP: 웹 서비스를 제공할 때 사용하는 프로토콜 특징: 모든 데이터를 암호화되 지 않은 원본 상태로 전달 HTTPS: 기존의 HTTP 프로토콜에 보안 .. 2024. 3. 8.
Chapter 1. Introduction 운영체제(Operating System): user와 computer hardware의 중재자. 역할: Resource allocator, Controll program 목적: user program 수행, user problem을 쉽게 해결, computer system을 사용하기 편리하게, computer hw를 효율적으로 사용 computer system = Hardware + OS + Application programs + users kernel - 항상 실행 중인 프로그램으로 운영체제의 핵심이 됨 system programs - kernel이 아니면서 os와 관련된 프로그램 application programs - os와 관련이 없는 프로그램 Bootstrap program : 전원을 켤 때 .. 2023. 10. 22.
실습 6차시: kNN, 랜덤포레스트, 앙상블, feature selection 1. K-Nearest Neighbor Classifier (KNN) 1-1. 데이터 포인트 간의 거리 - 2D 이번 실습에서는 KNN 모델로 영화 평가 분류기를 구현해볼 것입니다. 먼저 데이터 포인트들 간의 거리 개념부터 알아봅니다. 두 점이 서로 가깝거나 멀리 떨어져 있는 정도를 측정하기 위해 거리 공식을 사용할 것입니다. 이 예제의 경우 데이터의 차원은 다음과 같습니다. 영화의 러닝타임 영화 개봉 연도 스타워즈와 인디아나 존스를 예로 들겠습니다. 스타워즈는 125분이며 1977년에 개봉했습니다. 인디아나 존스는 115분이며 1981년에 개봉했습니다. 이 두 영화를 의미하는 두 데이터 포인트들의 거리는 아래와 같이 계산됩니다. Practice 1 1. movie1과 movie2라는 두 리스트을 매개 .. 2023. 10. 22.
실습 5차시: 성능 평가, cross validation 1. Accuracy(정확도) Confusion matrix: True Positive(TP): 참양성 False Positive(FP): 위양성 True Negative(TN): 참음성 False Negative(FN): 위음성 분류 모델을 만든 후 다음 단계는 모델의 예측 능력을 평가해야합니다. 모델의 성능을 평가하는 가장 간단한 방법은 모델의 정확도를 계산하는 것입니다. (True Positives + True Negatives) / (True Positives + True Negatives + False Positives + False Negatives) labels_A = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1] guesses_A =[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,.. 2023. 10. 20.
실습 4차시: 퍼셉트론, MLP 퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 신경망의 가장 기초가 되는 기본 단위입니다. 생물학적 뉴런의 작업을 시뮬레이션하는 인공 뉴런이라고 할 수 있습니다. 퍼셉트론은 3가지 구성요소로 이루어져 있습니다. 입력(Inputs) 가중치(Weights) 출력(Output) Perceptron Class Perceptron 클래스 작성하기 lines = [] class Perceptron: def __init__(self, num_inputs = 3, weights = [1,1,1]): self.num_inputs = num_inputs self.weights = weights def weighted_sum(self, inputs): weighted_sum = 0 for i in range(self.num_inputs): we.. 2023. 10. 20.

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