인뽕 님의 개발일지

#Gemini 활용 꿀팁'''코드 붙여넣고,"이 코드 내부 실행 순서를 시뮬레이터로 만들어줘. 단, html로"설정은 Canvas로''' MVP #MVP 패턴 적용 '''MVP는 Model-View-Presenter의 약자로, GUI 프로그램의 코드를 역할에 따라 세 부분으로 나누는 아키텍처입니다.핵심 목적은 데이터, 화면, 로직을 분리하여 규모가 커져도 코드를 관리할 수 있게 만드는 것입니다.MVP의 세가지 역할구성 요소 역할 tkinter에서Model 데이터와 비즈니스 로직 순수 파이썬 클래스 (tkinter 모름)View ` 화면 표시와 사용..

아키텍처 (Architecture) IT 분야에서 아키텍처(Architecture)란 소프트웨어나 시스템을 구성하는 핵심 요소들과 그 요소들이 상호작용하는 방식 그리고 전체 시스템을 설계하고 발전시키는 기반 규칙을 의미 쉽게 말해 건물을 지을 때 뼈대와 배관, 전기 회선의 위치를 잡는 '건축 설계도'와 같다. 인테리어(UI/UX)를 꾸미기 전에 건물이 무너지지 않고 효율적으로 기능하도록 튼튼한 구조를 잡는 작업 아키텍처의 핵심 구성 요소 아키텍처는 보통 다음 세 가지를 정의. 컴포넌트(Components): 시스템을 이루는 조각들입니다. 프론트엔드(화면), 백엔드 서버, 데이터베이스, 외부 API 등이 여기에 해당합니다. 관계와 상호작용(Interactions): 컴포넌트들이 어떻게 데이터를 주고받는지 ..

GUI 파이썬 GUI가 필요한 이유피지컬 AI(Physical AI)와 tkinter는 한마디로 인공지능이 탑재된 물리적 기기(로봇, 센서 등)를 조종하고 모니터링 하는 데스크톱 리모컨을 만드는 과정. 1. 두 기술의 역할 분담이 둘을 결합할 때 각각은 명확한 역할을 수행합니다.피지컬 AI (두뇌 + 감각/근육):카메라, 마이크, 온습도 센서 등을 통해 현실 세계의 데이터를 수집.이를 AI 모델(머신러닝 등)로 분석한 뒤물리적인 행동(로봇 팔 이동, 모터 작동 등)을 수행하거나 데이터를 반환.tkinter (사용자 소통 창구):사람이 피지컬 AI의 상태를 눈으로 확인하고,명령을 내릴 수 있도록버튼, 그래프, 텍스트 입력창 등 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 그려준다.2. 대표적인 활용 사례tkinte..

머신러닝과 딥러닝에서의 선형대수학 ML과 DL에서 선형대수학은 데이터를 표현하고 계산하는 언어이다. 복잡하고 방대한 데이터를 컴퓨터가 이해하고 아주 빠르게 처리할 수 있도록 만들어주는 가장 핵심적인 수학적 기반. 1. ML/DL에서 선형대수가 필수적인 이유 데이터의 구조화: 현실의 데이터(이미지, 텍스트, 음성 등)를 컴퓨터가 다룰 수 있는 숫자들의 배열(벡터, 행렬, 텐서)로 변환해 준다. 계산의 효율성: 수만 개의 수식을 하나하나 계산하는 대신, 행렬 연산을 통해 한 번에 병렬로 처리 할 수 있다. GPU가 딥러닝에 강력한 이유도 바로 이 행렬 연산에 최적화 되어 있기 때문. 2. ML/DL에 적용되는 핵심 선형대수 개념 1) 벡터(Vector)와 행렬(Matrix), 텐서(Tensor) 데이터를 담..

ML/DL: 머신러닝과 딥러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 규칙을 학습하게 만드는 기술이다. AI (인공지능) └─ ML (머신러닝) └─ DL (딥러닝) 머신러닝/딥러닝 결과가 컴퓨터마다 다른 이유는 알고리즘 본연의 무작위성, 하드웨어 연산 방식의 차이, 소프트웨어 및 라이브러리 버전 차이 등이 있다. 딥러닝에서 하드웨어 차이로 인해 발생하는 1% 미만의 성능 차이는 통제할 수 없는 자연스러운 현상으로 받아들이고, 오차에 집착하기 보다는 전반적인 모델의 성능을 향상시키는데 집중하는 것이 필요하다. ML이 할 수 있는 것 (잘하는 것) 정형 데이터 분석 및 예측: 엑셀이나 데이터베이스에 깔끔하게 정리된 숫자, 텍스트 데이터를 분석 분류 및 군집화: 스팸 메일을 걸..

#Numpy - 넘파이는 파이썬에서 수치를 계산하는 라이브러리이다. 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 넘파이는 필수이다.머신러닝의 모든 데이터는 결국 숫자로 이루어진 행렬로 표현되며, 넘파이는 이 대규모 행렬 연산을 압도적인 속도로 처리해 주는 핵심 라이브러리이다. # 머신러닝 코드를 작성하거나 논문을 구현할 때 가장 자주 쓰이는 핵심 기능 1. 다차원 배열 생성 '''머신러닝에서 데이터셋은 대개 2차원(행과 열) 또는 3차원(이미지: 가로, 세로, 채널) 배열.np.array(): 리스트를 NumPy 배열로 변환np.zeros(), np.ones(): 0 또는 1로 채워진 가중치(Weights) 초기화 시 사용np.arange(): 일정 간격의 수열 생성 (인덱싱이나 루프 제어 시 유용)'''###---..

자료구조 # List다중값을 저장, 순서가 있고 index가 자동으로 부여 (index는 0~1씩 증가) C++의 vector와 유사하다.형식 : 리스트명 = [], 리스트명 = ['데이터','데이터','데이터']인덱스왼쪽->오른쪽 : 0,1,2,3,4, 오른쪽-> 왼쪽 :-4, -3, -2,-1 #-------------------------------------------------------## 데이터 추가 : append()/ insert()/ extend()menu = ["페르소나"]menu.append("릴레이") # ['페르소나', '릴레이']menu.insert(1, "마중물") # ['페르소나', '마중물', '릴레이']menu.extend(["수필", "시각"]) # ['페르소나', ..

데이터를 다루기 위해서는 데이터를 가공하고 분석만 하는데 그쳐선 안된다.데이터를 한 눈에 볼 수 있게시각화하는 과정이 반드시 필요하다. 가공되지 않은 데이터의 이상치를 찾아내거나, 결측치, 이상치, 데이터 왜곡 및 타입 오류를 해결하여 의미있는 데이터로 만들고 의미있는 인사이트를 도출해낼 때 데이터의 시각화를 하게 된다. 대한민국의 '삶의 만족도', '건강', '경제', '관계및사회참여', '교육', '안전', '환경', '여가' (이하 데이터묶음) ()를 활용해서 지역별 데이터의 평균을 분석하고 시각화 해보자. # 데이터 로드import pandas as pdhappy_life = pd.read_excel('./data/대한민국행복지도_삶의만족도.xlsx')happy_life.head();happy_..

Pandas - 파이썬에서 표(테이블) 형태의 데이터를 다루기 위한 라이브러리이다.Pandas에서 가장 알아야 할 것은 Seriese, DataFrame이라는 자료구조이다. 1차원 데이터를 다루는 데 효과적인 Seriese와 2차원 데이터를 다루는 데 효과적인DataFrame을 활용하여 파이썬만으로는 할 수 없었던 데이터 정제, 데이터 가공, 데이터 요약 및분석을 할 수 있다. #지정한 문자열 인덱스로 데이터 접근 kakao2 = Series([92600,92400,92100,94300,92300], index=['2016-02-19', '2016-02-18', '2016-02-17', ..

Class - 객체지향 프로그래밍의 핵심 문법으로 비슷한 속성(데이터)과 기능(함수)을 하나로 묶어서, 새로운 자료형(틀)을 만드는 것 이다.클래스로 생성한 객체들을 인스턴스라고 한다. 흔한 비유로 클래스를 정의하는 것은 붕어빵을 만들 때 사용하는 기본 틀을 제작하는 것에 해당하고, 인스턴스는 붕어빵 틀에 반죽을 넣어서 만들어진 붕어빵에 해당한다.C++, 자바(Java), C# 같은 프로그래밍 언어는 기본적으로 클래스를 지원한다.예를 들어 클래스를 통해 명함이라는 객체를 만들어 두면 명함 객체가 정수, 실수, 문자열과 마찬가지로 하나의 타입으로 인식되기 때문에 여러 명의 명함 정보도 쉽게 관리할 수 있다. 코드를 설계할 때, 멤버 변수와 멤버 함수는 생각하지 못했지만 클래스만 명시 해두고 싶을때, p..