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[책리뷰] 프란츠 카프카 단편선 - 변신 단식광대 등 카프카 단편선 (변신, 단식광대)  소설가 카프카에 관심이 생겨서 책을 읽게 되었다 첫 번째 소설, 변신한 남자가 어느날 아침 벌레로 변하게 되는 내용으로이미 어느정도 내용을 알고있는 채로 글을 읽었다 두 번째 소설, 선고무슨내용인지 당체 이해를 못하겠다 세 번째 소설 유형지에서까지 읽었을 때, 카프카란 사람에 대해 궁금증이 생겼다도대체 어떤 삶을 살았길래 이런 글을 쓰는 걸까 결론어렵고 난해하다한편의 소설을 읽을때마다 인터넷으로 검색을 해가면서 해석을 찾아보았다다른 사람들이 적어놓은 해설과 견해를 읽으면, 어느정도 이해가 되는 것 같기도..? 카프카라는 사람의 생애에 대한 배경지식이 없으면 이해하기 어려웠고전체적인 분위기도 무겁고, 기이했다그러면서도 궁금하고 알고싶게 한다 문학의 세계는 어렵다 1. 변.. 2024. 11. 21.
GS25 넷플릭스 흑백요리사 화이트 마시멜로케이크 맛 평가 (호불호) GS25 흑백요리사 화이트 마시멜로케이크 후기 흑백요리사 화이트 마시멜로케이크 겉포장에 "NETFLIX 흑백요리사"라고 적혀있어서, 흑백요리사에 나온 요리인가 했는데 전혀 아니었다 (흑백요리사 안봄) 흑백요리사 프로그램 방식을 차용해 "블랙"과 "화이트" 컨셉으로 두 종류의 마시멜로케이크를 출시해서 흑백요리사였던 것 약간 속은 기분 GS25에서 판매 화이트 마시멜로케이크 4,900원 블랙 마시멜로케이크 5,400원이다 나는 화이트 마시멜로 케이크를 구매했다 겉포장에서 꺼내면, 마시멜로케이크와 숟가락이 들어있다 맨 위에는 코코넛이 가득 올려져있음 마시멜로케이크라는 이름에 걸맞게, 마시멜로가 가득 들어있고 마시멜로 속에 초코케익이 있다 숟가락으로 떠봤는데, 마시멜로의 점성 때문에 부드럽게 떠지지 않는다 더 .. 2024. 11. 20.
[머신러닝] 지도학습 (Supervised Learning) - Linear Model (Regression 회귀) Linear Model (선형모델)입력 특성에 대한 선형 함수를 만들어 예측데이터를 가장 잘 나타낼 수 있는 회귀식을 모델링다양한 선형 모델 존재분류와 회귀에 모두 사용y= ax+ba : 기울기b : y 절편near Model (선형모델)  선형 회귀 함수𝒚 =𝒘𝟏𝒙𝟏 + 𝒘𝟐𝒙𝟐 + 𝒘𝟑𝒙𝟑 + ⋯ + 𝒘i𝒙i + bw : 가중치(weight), 계수(coefficient)b : 절편(intercept), 편향(bias)평균제곱오차(MSE : Mean Square Error)가 최소가 되는 w와 b를 찾는다    경사하강법 (Gradient Descent Algorithm): 비용함수의 기울기(경사)를 구하여, 기울기가 낮은 쪽으로 계속이동하며 값을 최적화시키는 방법   Le.. 2024. 11. 19.
[머신러닝] 지도학습 (Supervised Learning) - Decision Tree 알고리즘 Decision Tree (결정트리)- Tree를 만들기 위해 "예/아니오" 질문을 반복하여 학습하는 의사결정 모델- 다양한 앙상블(ensemble)모델이 존재 (ex. RandomForest, GradientBoosting, XGBoost, LightGBM)- 분류와 회귀에 모두 사용 가능  결정트리새로운 데이터 포인트가 들어오면 해당하는 노드를 찾아, 분류라면 더 많은 클래스를 선택하고, 회귀라면 평균을 구한다지니불순도를 사용하여 데이터 분류의 기준을 잡는다타깃값이 하나로만 이루어진 리프노드를 순수노드(G=0)라고 한다모든 노드가 순수노드가 될 때까지 학습하면, 모델이 복잡해지고 과대적합된다 Gini Impurity (지니 불순도) : 데이터 집합의 불확실성 또는 순도를 수치화한 것  G값이 작을수록.. 2024. 11. 18.
[머신러닝] 데이터 특징요소 분류 및 특징요소 추출 데이터 특징요소 종류1. 데이터 진폭 (에너지)Maximum : 최댓값Minimum : 최솟값Mean : 평균값RMS (Root Mean Square) 2. 데이터 분포Variance : 분산Skewness (왜도, 비대칭도) : 분포의 좌우 쏠림 형태를 수치화Kurtosis (첨도) : 본포의 뾰족한 형태를 수치화 3. 데이터 그래프 파형Shape Factor : 파형의 전반적인 모양Crest Factor : 파형의 날카로움 정도 비율Impulse Factor : 임펄스성 신호의 비율 핵심 특징요소 도출 방법론 1. 특징 선택 (Feature Selection)▶ Filter 기법 : 통계 테스트 결과로 상위 특징 선택T test : 두 집단의 평균이 같은지 판별 유의수준(p value)가 1%보다 낮.. 2024. 11. 17.
[티스토리 챌린지] 오블완 중간전검 및 일주일 참여 후기 (참여방법, Q&A) 티스토리 오블완 챌린지 중간점검티스토리 오블완 챌린지가 시작된지 10일이 되었다챌린지 참여방법과 참여기준, 그 동안 참여한 소감을 정리해보았다 티스토리 오블완 챌린지 참여방법1. 글 작성 후, 챌린지 태그 추가 버튼을 클릭하여 #오블완 #티스토리챌린지 태크 추가 2. 반드시 홈주제 추가, 발행일을 현재로 설정하고 공개발행 3. 글을 발행하면, 관리페이지의 챌린지 메뉴에서 참여현황을 확인 Q&AQ 예약발행?→ 챌린지 참여는 한국시간을 기준으로 매일 당일 작성된 글로만 참여 인정→ 예약발행된 글, 당일작성되지 않은 글은 인정되지 않음→ 임시저장해놓고 날짜에 맞춰 발행하는 것은 가능하다 Q 글을 수정하거나 삭제?→ 챌린지 기간동안 글을 삭제하거나, 참여 조건에 맞지 않게 수정하면 인정되지 않음→ 글 .. 2024. 11. 16.
[python] selenium-stealth 셀레늄 감지 방지 (구글 크롬) selenium-stealth로 selenium 우회하기, 셀레늄 막힘 방지 웹사이트에서 셀레늄을 통한 웹 크롤링을 막아놓으면 버튼 클릭, 키 입력 등 element 제어가 되지 않는다 셀레늄 스텔스를 모듈을 사용하여 기존 코드에 아래 코드를 추가해주기만 하면, 셀레늄 감지를 피할 수 있다(+selenium-stealth 모듈은 크롬 브라우저에서 유효하다) selenium-stealth 모듈에 대한 설명은 아래 링크 참조 ↓https://pypi.org/project/selenium-stealth/ selenium-stealthTrying to make python selenium more stealthy.pypi.org 1. cmd에서 셀레늄 스텔스 모듈 설치pip install selenium-ste.. 2024. 11. 15.
인공지능 (AI : Artificial Intelligence) 강한 인공지능 (Strong AI)스스로 사고하여 문제를 해결할 수 있는 인공지능 주관적인 질문과 답을 탐색 약한 인공지능 (Weak AI)스스로 사고하여 문제를 해결할 수 없는 인공지능 → 입력된 질문(데이터)에 대한 객관적인 답을 출력 ex) 지도학습, CNN, RNN, LSTM 머신러닝경험적 데이터를 바탕으로 지식을 자동으로 습득하여 스스로 성능을 향상하는 기술 데이터를 기반으로 모델을 자동으로 생성 실세계의 복잡한 데이터로부터 규칙과 패턴을 발견하여 미래를 예측하는 기술 입출력 데이터로부터 프로그램(알고리즘)을 자동으로 생성하는 기술 머신러닝의 학습 시스템환경 : 학습시스템이 상호작용하는 대상, 학습할 문제데이터 : 환경과 상호작용을 통해 축적된 경험모델 : 데이터를 모델링하는 학습시스템의 구조성.. 2024. 11. 14.
[앱테크] 픽플리 설문조사 참여하고 기프티콘 받는 법 설문조사 앱테크, 쉬운 앱테크 픽플리 소개 픽플리는 데이터 수집을 위한 '리서치 서비스', 프로젝트 참여를 통한 '앱테크', 투표를 기반으로 소통하는 '커뮤니티' 서비스를 제공하는 플랫폼 어플이다 픽플리에서 프로젝트에 참여하면 보상으로 크레딧을 받을 수 있는데, 이 크레딧을 모아서 기프티콘으로 교환할 수 있다 프로젝트 참여 프로젝트 메뉴로 들어가면 참여할 수 있는 여러 프로젝트가 나온다 프로젝트의 종류는 설문조사, 인터뷰, 체험단, 참여형 등등 다양하다 설문조사 프로젝트에 들어가면, 참여 시 받을 수 있는 크레딧, 소요시간, 마감일, 참여가능 대상자 등 프로젝트에 대한 간단한 정보를 알 수 있다 참여하기를 누르면, 외부 설문조사 폼으로 연결된다 (보통 구글설문조사나 네이버 설문조사 폼으로 많이 연결됨) .. 2024. 11. 13.
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