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스터디41

[혼공학습단] 혼공자바 4주차 - 자바의 스레드(Thread) 맛보기 선택미션 주차 진도 선택 미션 4주차 Chatper 12 p.539 문제 2번 풀고, 풀이 과정 설명하기 스레드(Thread) 스레드(Thread)란? 스레드는 프로세스 내에서 실행되는 작은 작업 단위를 말한다. 각 프로세스는 최소한 하나의 스레드를 가지고 있으며, 이 스레드를 메인 스레드라고 한다. 메인 스레드는 프로그램의 진입점(main 메서드)에서 시작되며, 다른 스레드(작업스레드)들을 생성하고 관리할 수 있다. 작업 스레드를 만드는 방법은 크게 2가지가 있다. 2023.07.30 - [스터디/혼공학습단 - 자바] - [혼공학습단] Java - 작업 스레드(Thread) 생성의 2가지 방법 [혼공학습단] Java - 작업 스레드(Thread) 생성의 2가지 방법 자바의 멀티스레드 스레드를 생성하는 .. 2023. 7. 30.
[혼공학습단] 혼공머신 4주차 - 앙상블 모델 4가지 맛보기 선택미션 주차 진도 선택 미션 4주차 Chatper 05 ch.05(05-3) 앙상블 모델 손코딩 코랩화면 인증하기 앙상블 모델 앙상블(Ensemble)은 통일, 어울림를 뜻하는 프랑스어이다. 주로 음악에서 2인 이상이 하는 합주를 뜻한다. 그래서 앙상블 모델은 여러 모델을 결합해 보다 정확한 모델을 만드는 방법이라 정의할 수 있다. 보통 경험상 앙상블은 별도의 하이퍼파라미터를 주지 않아도 비교적 성능이 좋았는데, 여러 모델들이 결합되면서 기본적으로 오차가 줄어드는 원리를 가지고 있기 때문이라 생각했다. 책에서는 네 가지 앙상블 모델 방법을 소개하고 있다. 각각의 방법들을 직접 손코딩해보면서 실습해보자. 랜덤포레스트(Random Forest) 엑스트라 트리(Extra Trees) 그레이디언트 부스팅(Gr.. 2023. 7. 29.
[혼공학습단] 데몬 스레드, 손코딩으로 익혀보자 기본미션 주차 진도 기본 미션 4주차 Chapter 12 p.550 [직접 해보는 손코딩] 코딩 과정 및 실행 결과 캡처하기 데몬스레드(daemon Thread) 정의 데몬 스레드는 일반 스레드와는 다른 특별한 종류의 스레드이다. 일반 스레드와는 달리 주 스레드의 작업이 모두 종료되면 데몬 스레드는 자동으로 종료되는 특징을 가지고 있다. 즉, 데몬 스레드는 프로그램이 실행되는 동안 백그라운드에서 특정 작업을 처리하거나 다른 스레드들을 돕는 보조적인 역할을 수행한다. 이러한 특성 때문에 데몬 스레드는 보통 백그라운드 작업에 사용되며, 주로 시스템 리소스를 주시하거나 주기적으로 정리하는 등의 역할을 한다. 데몬 스레드를 생성하는 방법 자바에서 데몬 스레드를 생성하는 방법은 간단합니다. 스레드를 생성하고 se.. 2023. 7. 24.
[혼공학습단] 혼공머신 4주차 - 교차 검증, k-fold 기본미션 주차 진도 기본 미션 4주차 Chatper 05 교차 검증을 그림으로 설명하기 검증세트 만약에 훈련세트만 가지고 모델링을 하면 훈련 세트에 대한 성능은 매우 좋아지지만, 테스트 세트에 대한 성능은 보장하기 어렵다. 이것을 과대적합(overfitting)이라고 하며, 앞선 챕터에서 반복적으로 알려 주고 있는 개념이다. 그럼 테스트세트를 훈련하는 건 어떨까? 그 역시도 마찬가지다. 현실 세계의 데이터세트에서 성능이 좋지 않을 수 있기 때문이다. 따라서 테스트세트는 말 그대로 테스트용도로만 쓰는 것이 좋다. 이런 문제를 해결하기 위해 훈련세트(train set) 안에서 다시 검증세트(validation set)를 만들어서 사용한다. 앞서 훈련세트에서 테스트세트를 분리하기 위한 scikit learn의.. 2023. 7. 24.
[혼공학습단] 3주차 - 최적의 에포크값, 내 맘대로 찾아보기 선택미션 주차 진도 선택 미션 3주차 Chapter 04 Ch.04(04-2) 과대적합/과소적합 손코딩 코랩 화면 캡처하기 에포크와 과대/과소적합 잠시 책에 나온 내용을 떠올려보면 에포크 횟수가 적으면 모델이 훈련세트를 덜 학습하고 반대로 에포크 횟수가 많으면 훈련세트를 많이 학습하게 된다. 다시 경사하강법에서는 에포크의 횟수에 따라 강도가 정해지는데, 무조건 많이 한다고 좋은 것이 아니다. 왜냐하면 과대적합(overfitting)이 일어날 수 있기 때문이다. 그러나 우리는 어떤 값에서 과대적합이 시작하는지 모르기 때문에 이를 실습해보기로 한다. 그 전에 필요한 코드는 미리 입력해둔다. (여기서 random_state에 42를 입력하는 이유는 머신러닝 학습 결과를 책과 동일하게 맞추기 위함이다.) imp.. 2023. 7. 23.
[혼공학습단] - 혼공자바 3주차(7/17 ~ 7/23) 3주차는 분량이 적어서 2주차를 복습하면서 가려고 했으나, 역시나 헐레벌떡 달린 느낌이다. 1~2주차까지 진도를 꽤나 빨리 빼고 있어서 복습이 필요한 찰나에, 3주차 미션은 고맙게도 복습(?) 유도 미션이 떨어졌다.😂 기본미션 주차 진도 기본 미션 3주차 Chapter 10 ~ 11 혼공 용어 노트에 용어 추가 등 노트활용하고 공유하기 혼자 공부하는 시리즈는 이렇게 혼공 용어 노트가 책 뒤에 첨부되어 있다. 상당히 얇긴 하지만 휴대하거나 가볍게 보기 좋게 구성되어 있다. 구성 중 가장 마음에 들었던 점은 목차가 사전식 색인으로 구성되어 있다는 점! 그래서 개념을 보면서 다시 회상해보거나 정리해보기 좋은 것 같다. 책에 낙서하는 걸 좋아하는 편이 아니라서 책은 눈으로 보는 편이지만, 용어노트쪽은 어차피 복.. 2023. 7. 23.
[혼공학습단] 다른 회귀분석 모델을 써보자 배경 chapter 3까지 공부하면서 회귀모델 두 가지를 공부했다. 하지만 scikit-learn는 아직 써보지 못한 Regressor가 많이 남았다. 다른 회귀모델을 써보면서 직접 점수까지 확인해보기로 했다. 상세 먼저 혼공머신에서 공부한 회귀모델인 선형회귀와 K-최근점 이웃 회귀모델을 가지고 온다. import pandas as pd import numpy as np perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25... 2023. 7. 18.
[혼공학습단] 3주차 - 로지스틱 회귀를 확실하게 이해해보자! 머신러닝의 두 갈래인 회귀, 분류모델 중 회귀모델이 끝이 나고 분류모델로 넘어왔다. 기본미션 주차 진도 기본 미션 3주차 Chapter 04 Ch.04(04-1) 2번 문제 풀고, 풀이과정 설명하기 다음은 ch.04(04-1) p.198 2번 문제입니다. 로지스틱 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수는 무엇인가요? ① 시그모이드 함수 ② 소프트맥스 함수 ③ 로그 함수 ④ 지수 함수 정답은 1번 시그모이드 함수이다. 풀이를 위해 개념을 하나 하나 살펴보면서 정답을 도출해보겠다. 로지스틱 회귀 이 문제를 풀기 위해서 로지스틱 회귀 개념부터 다시 살펴보자. 로지스틱 회귀란 반응변수(종속)가 범주형인 경우 적용할 수 있는 회귀분석 모형이다. 다만 용어에 회귀라는 말이 붙을 뿐 실은 분류 모델.. 2023. 7. 17.

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