Tasha's devlog

*엘리스 코딩 강의안*  - row_number ()는 동일 값에 다른 값을 부여하기 때문에, 구분을 위해서 이걸 사용할 때는 다른 기준점을 두는 것이 좋음.  - ntile()은  딱 맞아 떨어지지 않으면 앞에 있는 그룹부터 개수가 1개씩 추가 됨.

- 그룹 내 행 순서함수 - 윈도우 함수가 길어지니깐 헷갈려진다.. 수정 전-- 그룹 별, 참가자의 앞, 뒤 기록과 그룹 내에서 가장 빠른 기록, 가장 느린 기록을 조회하세요.select ID GROUP_NUM, TIME_RECORD, LAG(TIME_RECORD, 1) over(PARTITION BY GROUP_NUM ORDER BY TIME_RECORD) LAG, LEAD(TIME_RECORD, 1) OVER(PARTITION BY GROUP_NUM ORDER BY TIME_RECORD) LEAD, FIRST_VALUE(TIME_RECORD) OVER(PARTITION BY GROUP_NUM ORDER BY TIME_RECORD LOWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEED..

- 집계함수로.. sum을 잘 모르겠음..  수정 전 -- 2. SUM 집계 함수를 이용하여, 판매자 이름, 상품 ID 별 판매 금액을 구하는 쿼리를 작성하세요.SELECT S.SELL_ID, S.SELLER_NAME, P.PRODUCT_NAME, S.QUANTITY, SUM(PRICE * QUANTITY) OVER( PARTITION BY SELLER_NAME, PRODUCT_ID) AS (PRICE * QUANTITY)FROM PRODUCT PJOIN SELL S ON S.PRODUCT_ID = P.PRODUCT_IDORDER BY P.PRODUCT_ID;- as 뒤에는 () 사용 X 수정 후-- 2. SUM 집계 함수를 이용하여, 판매자 이름, 상품 ID 별 판매 금액을 구하는 쿼리를 ..

- 이전 프로젝트를 정리하다가 주피터 파일이 너무 커져서 업로드가 안되는 것을 보고 코멘토는 바로 연결하려고 아예 깃과 연동 시켰다.  - 구글 검색을 했는데 거의 git을 터미널에서 따로 하는 거라 GPT에게 물어봐서 설치 또 나중에 헷갈릴까봐 정리해둠! 1. 터미널에서 깃 레포지토리랑 프로젝트 폴더 연동 cd /Users/tasha/Mywork/webTest # 네 프로젝트 폴더로 이동git init # Git 저장소 초기화git remote add origin #연결확인 git remote -v#리드미가 있어서 아래로 충돌 방지를 위해서 가지고 옴git pull origin main --rebasegit push -u origin main# 첫 커밋git add .git commit -m "초기..

[ 전주 오송중 고사장 후기 ] - 날씨가 많이 풀려서 오늘은 별로 춥지 않았음. - 감독관님이 리스닝 때는 히터를 끄시고, rc를 할 때 다시 켜주셨다.  - 창가 쪽 끝자리 쯤이었는 데, 소리도 잘 들리고 좋았다. - 오송중은 항상 화장실에 휴지도 많고 그래서 편함.   [ LC 후기 ]- part1 부터 심상치 않기는 했지만, 괜찮았는 데 - part2는 ... 그냥 원래 잘 들으면 5를 푸는 데 그냥 2에만 집중해서 풀었다.. 계속 집중해야 했고, 트릭이 있었음. - 3는 그냥 무난 했던 듯. 그래도 좀 집중해야 해서... 마지막 질문 나올 때는 다시 돌아와서 풀었음 .  [ RC 후기 ]- part5는 쉬운 편이어서 part3 들으면서 다 풀었음. - part6도 좀 집중하긴 했지만, 괜찮았음...

- 멀티캠퍼스에서 제휴 쿠폰을 받았고 마침 데이터 사이언티스 컴퓨터 비젼 캠프가 있어서 신청함.  - 멘토님이 매우 친절하셨고 마침 그림심리 검사를 디지털화시키는 작업에 참여하고 계시다고 해서미리 드린 질문 말고도 여러가지를 여쭤봤었다. + 또 의료쪽 사이트 프로젝트 하고 계시다고 해서 신기하기도 했다. 마침 내가 가고 싶은 분야이기도 했고.  - 직무에 대해서도 정리를 잘 해주셨고, 데이터를 어디에서 얻을지랑 소스코드도 주셔서 한시름 놓기도 했달까.  - 다만, 말씀하신 것처럼 깊이있는 것보다는직무를 전체적으로 쓱 훓어볼 수 있는 5주가 될 것 같다.! - 논문이랑 현재 모델들 비교해놓은 사이트도 알려주셔서 공부할 때도 정말 도움이 많이 될 것 같다.https://paperswithcode.com/ P..

✅ YOLO 모델 성능 지표mAP (mean Average Precision)객체 탐지 모델의 성능을 평가하는 대표적인 지표평균 정밀도(AP)의 평균값mAP@50 → IoU(Intersection over Union) 값이 0.5일 때의 mAPmAP@50:95 → IoU 값이 0.5에서 0.95까지 0.05 간격으로 평균값 계산Precision (정밀도)모델이 탐지한 객체 중에서 실제로 정답인 객체의 비율Precision=TPTP+FP\text{Precision} = \frac{TP}{TP + FP}Precision=TP+FPTP​TP: True Positive, FP: False PositiveRecall (재현율)실제 객체 중에서 모델이 올바르게 탐지한 객체의 비율Recall=TPTP+FN\text{..

- 부트캠프에서 설명을 듣긴했는데.. 너무 오래되서 책 읽는데도 모르겠더라.나는....정말로 내가 논문을 어떻게  gpt 없이 썼는지 모르겠어..모르는 것을 물어볼 데가 없어서..진짜.....피눈물 흘리면서 논문 찾고, 그냥 해석했지..지금은 그냥..다 알려주네- 공부하기 최적이다.. 정말. - 캐글 강아지 vs 고양이 데이터 셋으로 모델을 만드는 과정임- *케라스 창시자에게 배우는 딥러닝    - *GPT가 알려줌  [CNN의 출력 크기 계산 공식]📌 Output Shape (출력 크기)**출력 크기(output shape)**는 각 레이어를 거친 후 변환된 데이터의 크기보통 (batch_size, height, width, channels) 형태.Conv2D 레이어에서 **필터(커널)**가 입력 이..

국비 지원 강의를 들을 때 받았던 책 인데,프로젝트하면서 자연어 처리 부분을 잠깐 봤다가 다시 집어들었다.   오늘이 첫 코멘토 날짜라 그 전에 8장 컴퓨터 비젼을 위한 딥러닝을 읽으려고 한 것이었는데 1, 2장을 먼저 읽었다. 수학적 구성요소나 역전파 알고리즘, 텐서, 점곱, 옵티마이저, 손실함수, 그래디언트 등은블로그에 짤막하게 정리된 거로는 도저히 모르겠어서 읽으면서 GPT 한테 물어보면서 확인했다. 사실 그래도, 나는 이공계열이 아니라서회귀까지는 이해하는데, 3,4차원으로 넘어가서 행렬곱(텐서 연산)이 나오고 하니깐... 머리가 아팠다..나는 딱 스칼라, 벡터, 행렬까지는 알겠는데 3차원 텐서 들어가니깐.. 과정을 보여주지 않으면 모르겠더라.  수학적 연산으로 인해서 멀어질까봐 프랑소와 숄레가 연..

와 진짜 오랜만에 테드를 봤다. 코멘토 직무부트캠프를 참여할 수 있게 되어서데이터 사이언티스트를 검색하니, 한 캠프가 떴다. 멘토에게 computer vision이 처음이라 혹시 어떤 걸 준비하면 좋겠냐고여쭤보니 YOLO 모델을 미리 학습해 오면 좋겠다고 하셨다. 그리고 검색을 하니 https://brunch.co.kr/@aischool/11 YOLO(You Only Look Once) 모델 소개Object Detection 국가대표 딥러닝 모델 | YOLO(You Only Look Once)는 물체 검출(Object Detection)에 관심이 있는 분들이라면 한번쯤은 들어봤을 Object Detection의 국가대표 딥러닝 모델이라고 할 수 있습니다. 물brunch.co.kr이 분의 브런치가 가장 먼..