FOR A BETTER ME162 Colab으로 Python 간단 문법 실행 Colab (Google 클라우드상에서 런타임이 진행되며 저장되는 Tool) 10 진수로 변환 숫자 0 + 변환하려는 진수의 대표 알파벳 0o(10) : 8진수 10을 10진수로 변환하면 8 0b(10): 2진수 10의 10진수 값은 2 0x(10): 16진수 10의 10진수 값은 16 10 진수를 변환 oct(38) : 38을 8진수로 변환하면 46 hex(38): 38을 16진수로 변환하면 26 bin(38): 38을 2진수로 변환 ~ 데이터 타입 확인 및 변환 type( ) : 해당 값의 데이터 타입 확인 str( ) : 문자열로 변환 int( ) : 정수형으로 변환 float( ) : 실수형으로 변환 """ 여러 줄의 문자열 출력 가능 문자열 적을 때 \n : 개행(줄바꿈) \t : tab \r .. 2020. 12. 24. Python 파이썬이란 1991년 귀도반 로썸이 발표한 인터프리터 언어 뱀과는 상관없이 귀도가 좋아하는 'Monthly Python's Flying Circus'에서 따온 명칭이지만, 아이콘은 그 사전적인 의미(뱀)를 그대로 반영하고 있어서 파이썬과 관련된 패키지에는 뱀과 관련된 이름이 많다. 파이썬의 특징 1. 가독성: 문법이 간결하고 가독성이 뛰어나다. 코드블록을 들여쓰기로 구별하기대문에 자연스럽게 가독성이 좋아진다. 2. 풍부한 라이브러리: 영역별로 많은 라이브러리가 있어 다양한 분야에서 빠르게 개발할 수 있다. 파이썬을 공부한다기 보다, 파이썬의 특정한 목적의 라이브러리를 공부해야 한다. 3. 접창성: 빠르게 라이브러리를 추가할 수 있는데 특히, C언어로 구성된 라이브러리를 사용하면 속도 향상에 도움 4. 무.. 2020. 12. 24. Azure ML Studio 실습: Linear Regression 수동으로 입력한 데이터를 선형 회귀 알고리즘을 통해 학습시켜 연봉 예측 모델 구현 1. 먼저, 가공한 데이터를 학습용 데이터(Train Set)와 테스트용 데이터(Test Set)로 분리 👉 Split Data 모듈 추가 👉 Split Data 모듈의 각 점의 의미 이해하기! 상단의 점 : Input 하단의 두 개의 점: 1 & 2 1: Train Set 2: Test Set 👉 Split Data 설정값 지정 "Fraction of rows in first~ " 값을 0.8 (Train 80 Test 20 퍼센트로 Split) 로 변경 및 Random Seed 값을 99로 변경 👉 Run & Split Data - Visualize 확인 Test set이 설정값대로 퍼센트가 잘 나뉘어졌는지 확인 👉 L.. 2020. 12. 23. Machine Learning 입문 2 Steps of Machine Learning 1. Understand the Business Domain 2. Understand the Business Problem 3. What is the Right Data, Right Column and Algorithm 4. Combine Knowledge With Machine Learning 관련 썰😊 : 세계2차대전 전쟁에 격추되지 않고 살아돌아온 비행기를 보고 비행기 보강할 계획을 세던 중 엔지니어: "살아돌아온 비행기에서 총알을 맞은 부분만 강화하자" 비행기 조종사: "아니다, 격추당하지 않은 곳을 강화해야 한다. 격추당한 비행기는 그 부분을 맞았기 때문에 격추당해 돌아오지 못한 것이다." 머신러닝 모델 구축의 단계 문제 정의 데이터 셋 준비 모델 .. 2020. 12. 23. Machine Learning 입문 AI가 무엇인가요? 인공지능이요 머신러닝이 무엇인가요? 인공지능이요 딥러닝이 무엇인가요? 인공지능이요 Azure Machine Learning Studio 를 사용하기에 앞서, Machine Learning의 개념을 짚어보자 머신러닝 관련 개념 1. AI는 쉽게 말하자면, 사람을 흉내낼 수 있는 것을 말한다. 2. 1980년대 이후 메모리,컴퓨터 성능이 좋아지면서 컴퓨터에 수학적으로 학습을 시키기 시작했다. 즉, 문제해결의 주체가 인간에서 기계로 넘어가는 전환점이 되는 시기였는데 인간이 기계에 데이터를 입력하면 기계가 수학적으로 이에 대한 계산을 수행하고 문제를 해결했다. 기존의 방식대로 사람이 찾아서 기계한테 알려주는 것과 달리, 머신러닝에서는 어떤 계산식이 존재하는지 모르는 블랙박스에 대한 초기값과 .. 2020. 12. 23. AWS 공부 : Bootstrap BootStrapping 인스턴스 생성 시, 운영체제 환경 및 소프트웨어를 자동으로 구성하는 도구 즉, 사용자의 도움 없이 일련의 과정을 수행하는 도구 User-data & Meta-data - user-data: 수동으로 작성하여 전달 - meta-data: aws내부에서 만들어져 자동으로 추가 모든 EC2 인스턴스는 로컬 인스턴스의 사용자 데이터 및 메타 데이터 서비스에 접근할 수 있는 권한 소유 Meta-data : 인스턴스에 대한 불변의 데이터 Meta-data 접근 인스턴스 내에서 http를 통해 접근 가능 (http://169.254.169.254/latest/meta-data/) 해당 인스턴스에 대한 유용한 정보 (Hostname, AMI ID, Instance ID, Public/Priva.. 2020. 12. 22. AWS 공부: Key Pair EC2 인스턴스 접속 및 키 페어(Key Pair) Key Pair EC2 인스턴스에 접근하기 위한 공개키-개인키의 인증 방식 ID/비밀번호 인증보다 더 안전(하지만, 분실의 위험이 있고 외울 수 없다는 단점) * 인스턴스에서 패스워드 인증을 기본적으로 비활성화해 놓음( /etc/ssh/sshd_config에서 확인) 키 페어 활용 리눅스 서버에 접속하면, 공개키는 metadata를 통해서 접근 가능하며 서버의 ~/.ssh/authorized_keys 에 삽입됨 사용자는 개인키를 사용하여 서버에 SSH 접속 가능 서버별 키페어 생성 키 페어 하나로 Window 서버를 다수 생성하는 경우, 각 인스턴스 ID와 ppk가 조합되면서 각 인스턴스별로 password가 다르게 생성 키 페어 하나로 Linux 서버.. 2020. 12. 21. L3 스위치에 대하여 L3 스위치 스위치와 라우터가 합쳐진 장비라고 간단히 말할 수 있다. 하지만 라우터보다 제공하는 기능은 더 적다 Distribution 계층에 사용되는 스위치로, 해당 계층에서는 보안 기능이 필요없기 때문이다. L3스위치가 나오게 된 경위(?)를 살펴보면, 보안적인 문제를 위해 스위치를 여러 대 두다가 비용적인 문제를 해결하기 위해 VLAN을 도입했다. VLAN개수만큼 링크를 만든 필요롤 Trunk 모드를 통해 해결하였고 라우터와 스위치를 하나의 장치로 합쳐서 비용을 최대로 낮춘 방법으로 나온 것이 L3 스위치이다. L3스위치는 기본적으로 모든 포트가 스위치 포트로 설정되어 있기 때문에 라우터의 포트로 선언할 때에는 #no switchport vlan tag가 달린 패킷을 받을 라우터의 가상 인터페이스를.. 2020. 12. 20. 네트워크 구성에 대하여 네트워크 토폴로지 : Network Topology 네트워크의 구성도를 뜻함. 네트워크는 크게 LAN과 WAN으로 나눌 수 있는데, -WAN: 임대사업자(Internet Service Provider)로부터 빌려 사용하는 네트워크 -LAN: 회사 및 기업이 직접 구축하여 사용하는 네트워크 LAN 네트워크의 토폴로지를 구성할 때 주로 Tiered 3 Layer Model(Core-Distribution-Access) 과 Tiered 2 Layer Model(Distribution-Access)이 사용됨 * 상위 레벨의 장치들을 하위 레벨 장치들을 연결하는 역할 네트워크에서의 스위칭과 라우팅 스위칭 패킷이 네트워크 장치에 도착했을 때, 패킷의 목적지 주소를 보고 몇 번 포트로 보낼지 결정하는 것 라우팅 스위.. 2020. 12. 19. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 18 다음
