｜Playdata_study90 210902_JavaScript (function, 비동기) JavaScript JavaScript는 웹의 프로그래밍 언어이다 Basic window.onload() 함수와 복합연산자 원칙상 자바스크립트의 document.getElementById("wrap").innerHTML = list; 가 html 내부 id의 wrap이란 태그가 생성되기 전에 실행 되면서 에러가 발생한다. 따라서 자바스크립트 문서를 html 뒤로 옮겨서 작성해야한다. 그러나 자바스크립트 아래쪽에 놓여있으면 가독성이 떨어지기 때문에 이러한 불편함을 해결하기 위해 문서앞에 선언해도 상관없게 하는 함수가 window.onload이다. window.onload함수를 오버라이딩(재정의) 해주면 되는데 해당 함수 내의 코드 스크립트는 웹 브라우저 내의 모든 요소가 준비가 되어야 실행 될 수 있다. .. 2021. 9. 2. 210901_CSS(overflow, BoxModel, Bootstrap) Overflow CSS 오버플로 속성은 너무 커서 영역에 맞지 않는 콘텐츠의 동작을 제어한다. Overflow 속성 visible - Default. The overflow is not clipped. 내용이 요소의 상자 외부로 렌더링됨 hidden - Overflow가 잘리고 나머지 컨텐츠는 표시되지 않는다. scroll - Overflow가 잘리고 스크롤 막대가 추가되어 나머지 내용을 확인한다. auto - 스크롤과 유사하지만 필요한 경우에만 스크롤 막대를 추가한다. visible Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Aenean nec mollis nulla. Phasellus lacinia tempus mauris eu laoreet.. 2021. 9. 1. 210831_html/css02 (Semantic Tag, Media Tag, css모듈, inline-block) Client ↔ Server (Protocol 연결 : http, jdbc, ftp) Client : 요청(서버상에 존재하는 Page, File)을 보내는 입장 Page (정적인 문서(UI), 동적인 문서(program)) HTML Tables HTML table을 통해 데이터를 행과 열로 정렬할 수 있습니다. Table Tag Test NONAMEADDRESS 11JamesTexas 22PeterBrandon 33GoslingLA 44AnnPL 556677 Table Tag Test NONAMEADDRESS 11JamesTexas 22PeterBrandon 33GoslingLA 44AnnPL 556677 Table Tag Test Table Information NONAMEADDRESS 11JamesT.. 2021. 8. 31. 210830_html/css01 Movie Title MINARI 예고편 "미나리는 어디서든 잘 자라"낯선 미국, 아칸소로 떠나온 한국 가족. 가족들에게 뭔가 해내는 걸 보여주고 싶은 아빠 '제이콥'(스티븐 연)은자신만의 농장을 가꾸기 시작하고 엄마 '모니카'(한예리)도 다시 일자리를 찾는다. 아직 어린 아이들을 위해 ‘모니카’의 엄마 ‘순자’(윤여정)가 함께 살기로 하고 가방 가득 고춧가루, 멸치, 한약 그리고 미나리씨를 담은 할머니가 도착한다. 의젓한 큰딸 '앤'(노엘 케이트 조)과 장난꾸러기 막내아들 '데이빗'(앨런 김)은 여느 그랜마같지 않은 할머니가 영- 못마땅한데…함께 있다면, 새로 시작할 수 있다는 희망으로 하루하루 뿌리 내리며 살아가는어느 가족의 아주 특별한 여정이 시작된다! 영화 감상하러 가기 윤여정 수상소감 예고편 감.. 2021. 8. 30. 210813_DeepLearning(Neural Net) Neural Net FCN (Fully Connected Network) FCN, CNN, RNN, ANN, DNN 등 모든 것을 지칭하는 의미 Epoch Dataset - 6만개가 있다고 가정하자 train - 5만개 ex) 문제집 5만권 validation - 1만개 ex) 모의고사 1만개 → 1 Epoch 이라 한다. 기본적으로 100 Epoch 정도 돌림 Epoch을 돌릴때 마다 Transforms (변형) 을 진행한다. ex) 변형된 문제집, 변형된 모의고사 Training 1) Forward 2) Backward ※ L · R(W) :: Weight, bias 재분배가 일어남 실습 01_Deep_NN 1 Pytorch 에서의 Gradient Descent 머신러닝에서 선형회귀(Linear Re.. 2021. 8. 16. 210812_DeepLearning2(Loss Function) 4. Loss Function (Full Loss) Loss Function (Cost Function = Error) : 모델이 학습을 한 후 결과 예측을 얼마나 잘했는지 정량화한 함수 Loss가 0에 가까울 수록 좋다 즉 가중치 W를 사용해서 나온 예측 점수에 대해 불만족의 정도를 숫자로 나타내는 것이 손실함수이다. 따라서 Loss가 작을 때 그 분류기는 이미지를 잘 분류함을 알 수 있다. 4-1) Hinge Function 예를들어 예측을 했을때 3개 중에 1개를 맞춘경우 이 모델은 33점 짜리라고 할 수 있다. 이런 경우는 확실하게 예측하지 못한다. 문제점을 해결하기 위해 → 극대화 전략이 필요하다. 즉, 값의 극대화와, 평균화가 필요함 Exponential, Nomalization → Softm.. 2021. 8. 12. 210811_DeepLearning1 1. Computer Vision Computer vision : 기계의 시각화 인간의 시각이 할수 있는 일을 머신이 수행하는 자율적인 시스템을 구축하는 학문 학문분야 : Biology, Psychology, Computer Science, Mathematics, Engineering, Physics 2. Classification Edge Detection 알고리즘 Edge는 경계선, 윤곽선을 뜻하는데 영상을 보면 명암의 밝기가 낮은 곳에서 높은 곳으로 혹은 밝기가 높은 곳에서 낮은 곳으로 변하는 지점에 존재하는 부분이 Edge가 된다. 결국 Edge는 영상의 명암도를 기준으로 명암의 변화가 큰 지점이 된다. 이러한 명암의 밝기 변화, 즉 기울기를 검출해야 한다. 기울기 검출방법이 바로 1차 미분법이다.. 2021. 8. 11. 210810_MachinLearning 5 (Gradient Descent, Logistic Regression, Collaborative Filtering) Linear Regression Gradient Descent (경사하강법) Gradient Descent는 학습 알고리즘 중 하나 학습이라 하면 머신러닝 알고리즘의 결과가 좋아지도록 파라미터를 조정하는 것 가중치(weight), 편향(bias)이 파라미터에 포함된다. 즉, 1차 근삿값 발견용 최적화 알고리즘이며 함수의 기울기(경사)를 구하고 경사의 절대값이 낮은쪽으로 계속 이동시켜 극값에 이르기까지 반복시킨다. 곡선의 특성상 초반에는 빠르게 내려간다 (큰폭의 변화률) 보폭을 짧게 내려가면 학습 시간이 오래걸린다. Cost 0 근처에 다가갔는데 큰 폭으로 내려가면 발산의 우려가 있다. Cost가 크면 어떤값을 수정하면 될까? 기울기 = W(weith)값 가중치 실습 1 선형회귀(Linear Regress.. 2021. 8. 11. 210809_MachinLearning 4 (Bagging /Boosting, 회귀- Linear Regression) Random Forest 모델의 이점과 한계점 Decision Tree 의 한계점 Decision Tree 는 Variance(분산)가 큰 모델이다. → overfitting 이 일어난다, 일반적인 학습이 이뤄지기 힘들다. Input이 조금이라도 변하면 모델이 크게 변한다. RandomForest가 이를 극복하는 방법 Decision Tree여러개를 결합하여 Variance(분산, 변동성) 을 낮춘다. → overfitting 을 현저히 줄였다. 대신 학습량도 많고 연산량도 늘려 속도가 늘어난다. Tree처럼 outlier 값을 그대로 따라가지 않고 모함수와 더 비슷해지는 것을 볼 수 있다. Bias VS Variance 머신러닝 모델의 에러는 두가지로 분류 한다. 편향(Bias)과 분산(Variance.. 2021. 8. 9. 이전 1 2 3 4 5 ··· 10 다음
