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지원분야 내가 지원한 분야는 MLOps Engineer 분야이다. 현 회사는 AI 개발자로 들어갔지만 AI는 구경도 못하고 웹 개발만 하였지만 이전 부터 원하는 분야에서 일하고 싶어 포트폴리오에 AI 분야가 거이 없어 떨어질걸로 예상했지만 허수로 코테라도 보라고 합격시켜준거 같다...... 불합격 예정 코딩테스트 공부는 1주 하다가 3달 뒤에 다시 1주 하다 3달 뒤에 다시 하듯이 기본적인 코딩 테스트 문제도 잘 풀지 못해 10월 5일에 있는 코딩테스트는 떨어질거로 예상되지만 이직 준비를 하며 간만에 서류가 붙어 기록용으로 작성을 하였다.  23년 4월 개발 첫 회사를 입사하고 달라진 스팩은 거이 없지만 기존 포트폴리오와 경력기술서 , 이력서 등을 고쳐보니 작년까지 서류에 떨어진 기업들이 조금 씩 서류를..

영상의 이진화(Binarization)- 픽셀을 검은색 또는 흰색 같이 두 개의 값으로 나누는 작업- 영상에서 의미있는 관심 영역(ROI)과 비관심 영역으로 구분할 때 이진화를 사용- 배경(background)과 객체(object)를 나눌 때- 그레이스케일에서는 영상을 이진화 시킬 때 특정값을 정해놓고 픽셀값이 특정값보다 크면 255, 작으면 0으로 설정- 영상을 연산할 때 255 또는 0으로 나누는 특정값을 임계값이라고 함cv2.treshold(영상, 임계값, 최대값, cv2.THRESH_로 시작하는 플래그)플래그cv2.THRESH_BINARY : 이진화 시키는 상수cv2.THRESH_BINARY_INV : 임계값보다 작으면 배경영상, 크면 검은색을 출력✔ treshold 함수는 영상의 이진화 뿐 아니..

1. 텐서플로우(Tensorflow) 텐서플로우는 ML/DL 모델을 개발하고 학습시키는데 도움이 되는 핵심 오픈 소스 라이브러리 텐서프롤우 2.X에서는 케라스를 딥러닝 공식 API로 채택하였고, 텐서플로우 내의 하나의 프레임워크로 개발하고 있음 ✔ 텐서 플로우 설치 및 버전확인 1-1. Tensor Tensor는 multi-dimensional array를 나타내는 말 Tensor의 기본 data type 1-2 텐서플로우 함수 1-3 .Tensor 속성 1-4. Variable Variable은 변할 수 있는 상태를 저장하는데 사용되는 특별한 텐서 딥러닝에서는 학습해야 하는 가중치(weight, bias)들을 Variable 생성 1-5 indexing, slicing 1-6. 차원 바꾸기 1-7. T..

1. 신경망(Neural Network) 머신러닝 알고리즘 중 하나 인간의 외기능을 흉내 내려고 만들어진 기술 입력층, 은닉층, 출력층으로 나뉘어져 있음 층을 점점 늘려서 싶게 만든 신경망을 심층 신경망(Deep NEural Network)이리고 부름 깊은 층을 가진 신경망의 자궁치를 학습시키는 것을 딥러닝 또는 심층학습이라고 함 1-2. 신경망으로 할 수 있는 것 회귀 분류 클러스터링 이미지 생성(영상, 동영상) 자연어 처리 2. 신경망의 진화 1950년대 퍼셉트론에 대한 아이디어가 나옴 1980년대 오차역전파법으로 신경망 학습을 개발 -> 데이터 부족으로 개발에 진전이 없음 2000년대 인터넷이 보급된 후 많은 데이터를 얻을 수 있게 되면서 다시 주목받게 됨 2012년 CNN중 Alex net이라는 ..

지금까지는 에측 모델이다, 로지스틱 회귀 같은 경우도 예측선을 그어주기는 하지만 데이터가 존재하는 예측선을 그어주고 서로 분류를 해주는 것이다. 예를들어 해당 범위에 있는 것을 참 거짓을 판별해준다. employee_id : 임의의 아이디 department : 부서 region : 지역 education : 학력 gender : 성별 recruitment_channel : 어떤 방식으로 채용도히었는지 no_of_trainings : 트레이닝 받은 횟수 age : 나이 previous_year_rating : 작년 고과 점수 length_of_service : 근속 년수 awards_won : 수상경력 avg_training_score : 고과 평균점수 is_promoted : 승진 여부 도큐먼트 독립변..

1. Iris DataSet 사이킷런 데이터페이지 https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html?highlight=datasets#module-sklearn.datasets API Reference This is the class and function reference of scikit-learn. Please refer to the full user guide for further details, as the class and function raw specifications may not be enough to give full guidel... scikit-learn.org sepal length in cm : 꽃받침의 길이 sepal width i..

1. Scikit-learn 모듈 대표적인 파이썬 머신러닝 모듈 다양한 머신러닝 알고히즘을 제공 다양한 샘플 데이터를 제공 머신러닝 결과를 검증하는 기능을 제공 BSD 라이선스이기 때문에 무료로 사용 및 배포가 가능 사이킷런 공식홈페이지 https://scikit-learn.org 2. LinearSVC 클래스를 구분으로 하는 분류문제에서 각 클래스를 잘 구분하는 선을 그려주는 방식을 사용하는 알고리즘 지도학습 알고리즘을 사용하는 학습 전용 데이터와 결과 전용 데이터를 함께 가지고 있어야 사용이 가능

1. 머신러닝 인공지능 : 인공(Artificial) + 지능(Intelligence) 머신러닝 : 학습(learning)하는 기계(machine) 딥러닝 : 깊은(deep) 신경망 구조의 머신러닝 1-1. 배경 과거 컴퓨터로 데이터를 읽어들이고, 그 데이터 안에서 특징을 학습하여 패턴을 찾아내는 작업(패턴인식) 데이터를 대량으로 수집 처리할 수 있는 환경이 갖춰짐으로 할 수 있는 열이 많아짐 머신러닝은 데이터로부터 특징이나 패턴을 찾아내는 것이기 때문에 데이터가 가장 중요함 1-2. 정의 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야 무엇(x)으로 무엇(y)을 예측하고 싶다의 f(함수)를 찾아내는 것 주어진 데이터를 통해서 입력변수와 출력변수간의 관계를..