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목차 개요 이번 포스트에서는 확률이론의 기본 개념인 확률 변수에 대해 알아보고 확률 변수의 개념과 종류에 대해 알아본다. Random Variables; 확률 변수 확률 변수는 어떤 사건이 발생할 확률을 수치화한 값으로, 특정한 확률 분포를 따르는 변수 이산형(discrete)과 연속형(continuous)으로 나뉜다. 이산형 확률 변수; 정수와 같은 이산적인 값 - 베르누이 분포 - 이항 분포 - 포아송 분포 연속형 확률 변수; 실수와 같은 연속적인 값 - 정규 분포 - 지수 분포 - 감마 분포 마무리 대칭적인 분포에서는 평균과 분산 등으로 분포 정도를 나타낼 수 있고 비대칭적 분포에서는 왜도와 첨도를 이용하여 분포 정도를 나타낼수 있다. 이렇게 확률 변수는 말 그대로 확률 분포가 존재하는 상황에 따라..

목차 개요 이전 포스팅 내용에서 docker-compose.yml의 하단부에 있던 volume 설정에 대해서 설명이 부족한 것 같아서 작성하게 되었다. 도커로 MySQL 설치하고 접속하기, MySQLWorkBench로 관리 목차 개요 튜토리얼을 다 따라왔다면 큰 문제없이 따라서 할 수 있을것이고 이해 또한 할 수 있을 것이다. 나같은 경우에는 spring 프로젝트에 추후 mysql을 RDS에 올려 사용할거라서 j2가 아닌 mysql nstgic3.tistory.com 아무것도 모르면서 실행한다면 막상 코드에 변화나 옵션을 주어야할때 막막한 경우가 많다! 버전과 서비스 정의하기 version: "3" services: db: image: mysql:8.0 platform: linux/x86_64 resta..

목차 개요 튜토리얼을 다 따라왔다면 큰 문제없이 따라서 할 수 있을것이고 이해 또한 할 수 있을 것이다. 나같은 경우에는 spring 프로젝트에 추후 mysql을 RDS에 올려 사용할거라서 j2가 아닌 1. mysql 환경을 쓰고싶었고 같은 경로의 DB를 사용하는 2. 또 다른 서비스 시스템이 존재했기에 도커로 mySql 구축이 필요했다. 또한 나중에 RDS가 아니라 일반 서버 EC2등에 올릴때 MySQL의 설정을 미리 도커파일에 작성해두고 도커의 장점인 즉시배포를 통해 빠르게 사용 가능하고 또한 원하는시점으로의 백업도 유용하다. (Update 0627)*현재 compose v2 버전에서는 명세가 조금 바뀌었지만 아래의 코드로도 작동이 가능하다. docker ComposeV2 migration https..

목차 개요 unconstrained(비구속 최적화)와 constrained optimization(구속 최적화) 그리고 제약의 분류인 equality(등식 제약)와 inequality constraint(부등식 제약)에 대해 알아보자 Unconstrained Optimization; 제약이 없는 최적화 문제의 해결 방법에서 제약 조건이 없는 최적화를 의미 목적 함수(objective function)를 최대화하거나 최소화하는 변수의 값을 찾는 것이 목표입니다. 예를 들어, 어떤 기업이 이익을 최대화하는 생산량을 찾고자 한다면, 이익 함수를 최대화하는 생산량 값을 찾는 것이 unconstrained optimization 문제가 됩니다. 하지만 대부분의 ML에서는 비구속 최적화를 실행하기 보다는 구속 최적..

목차 프로그램 소개 자기주도적으로 온라인 학습을 지원하고 팀플,협업 스킬 향상을 올려준다고 한다. 일종의 지역상생 프로그램으로 보여진다. 1기선발 대상 대학으로는 부산대학교와 전대학교가 존재한다. 비전공자 신분으로 제대로된 협업에 목메온 내게 아주 크고 좋은 기회였고 자소서와 함께 지원하게 된다. 가장 기대가 되었던 부분은 1:1 밀착 관리였다. 기본적인 컴퓨팅 지식부터 작업시 발생하는 디버깅까지 항상 구글링을 통해 배워온 나에게 필요한 것이었다. 자소서에는 무엇을 썼는가 꾸밀것도 없었고 없는것을 꾸며내고 싶지 않았다. 자소서에는 내가 좋아했던 분야인 항공우주를 위해 부산까지 와서 해당 대학에 진학하였지만 개발자로의 길로 전향하게 되었고 따라서 내게는 본 프로그램이 컴퓨터 관련 지식은 혼자 공부를 통해서..

목차 개요 이번 포스트에서는 최적화의 핵심 요소 중 하나인 결정변수에 대해 알아본다. 정의 결정변수는 최적화 문제에서 최적의 해를 찾기 위해 조절되어야 하는 변수 머신러닝에서 이 변수들은 모델의 매개변수(parameter)로 볼 수 있으며, 이 매개변수들의 값을 조절함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다. ML 최적화 과정에서의 역할 최적화 문제를 해결하는 과정에서 머신러닝 알고리즘에 의해 선택되는 변수이다. 당연하게도 머신러닝을 위한 모델을 만들 때에도 결정변수를 정확하게 정의하고 사용해야지 최적화 결과의 정확성과 성능이 좋게 나올수 있다. 예를 들어, 제조업체가 생산하는 제품의 가격을 최소화하는 문제를 예로 들면 결정변수는 생산량, 원재료 비용, 인건비 등의 변수가 될 수 있고 이러한 변수들을 모델링하..