내일배움캠프 33일차 TIL + Python, 머신러닝(t-SEN), AI모델활용, 크롤링

목차

오늘의 TIL 순서는

1. 시작전 마음가짐
2. Python 문제풀이
3. 머신러닝 t-SEN 결과해석
4. AI모델활용 복습
5. 크롤링 특강
6. 회고

입니다.

강의 필기와 코드는 GitHub 링크를 참고해주세요

• t-SEN
• TIL/ML/t-SNE.ipynb at main · Onesword-Jang/TIL

TIL/ML/t-SNE.ipynb at main · Onesword-Jang/TIL

 

 

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시작전 마음가짐

오늘은 피로가 많이 축척된듯한 시작입니다. 눈이 크게 안떠지네요ㅎㅎ

 

내일 새로운 LLM&RAG 개긴과제가 있는 만큼 밀렸던 복습을 빠르게 진행할 예정입니다.

 

설정한 목표를 빠르게 달성하고 다른 복습까지 진행되었으면 합니다.

 

그리고 데이터 분석이 중요해 보이는데 관련된 자격증이나 학습자료를 찾아볼 생각입니다.

 

그럼 학습을 시작하겟습니다.

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Python문제풀이

1. 문자열 곱하기

• answer에 바로 'my_string*k'는 출력 값 오류 => ''(따옴표를 빼면 정상작동)
• answer = print('my_string * k',end = "") 출력 값 오류
• join함수를 사용해서 성공

def solution(my_string, k):
    answer = ''.join(my_string * k)
    return answer

2. 더 크게 합치기

• 문자열로 바꾸고 진행 한 뒤 정수로 데이터 타입 바꾸기 까지 혼자 해냄
• max함수가 생각나지 않아서 찾아보았음

def solution(a, b):
    if 1 <= a <= 10000 and 1 <= b <= 10000:
        ab = int(str(a) + str(b))
        ba = int(str(b) + str(a))
        answer = max(ab, ba)
        return answer

# f-스트링 사용
def solution(a, b):
    return int(max(f"{a}{b}", f"{b}{a}"))

3. 두 수의 연산값 비교하기

• if, elif, else를 사용했는데 elif문 문법 틀림
• 완료

def solution(a, b):
    ab = int(str(a) + str(b))
    ab2 = 2 * a * b
    if ab > ab2:
        return ab
    elif ab == ab2:
        return ab
    else:
        return ab2

# 짧게 구하는 식
# max함수는 수가 같을 때 항상 앞의 수를 가져온다.
def solution(a, b):
    return max(int(str(a) + str(b)), 2 * a * b)

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머신러닝 t-SEN

이번엔 수학적 개념을 신경 쓰지 않고 오로지 t-SEN이 무엇을 선택하며 진행 되는지 그리고 이 분류방법으로 하는게 무엇인지에 대하여 알아보았습니다.

 

의외로 접근이 쉬웠지만 뭔가 알다가 마는 느낌이 없지않아 있었습니다.

목적

• 복잡한 데이터의 시각화
• 데이터의 군집 구조나 유사성을 시각적으로 파악

결과 해석

• 숫자가 시각화에서 분리된 형태로 잘 모여 있다면, t-SNE가 숫자 간의 패턴 차이를 잘 포착했다는 것을 의미
• 특정 숫자들끼리 서로 겹쳐 있다면, 해당 숫자 간의 특징이 비슷하여 모델이 쉽게 구분하지 못할 가능성이 있음을 의미

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AI모델활용 복습

오늘은 5-2 ~5-5 강의까지 수강하였고 큰 트러블은 만나지 않았습니다.

 

복습을 통해 export를 터미널에 사용해서 API키를 사용하는 방법을 알게 되었습니다.

 

이미지와 음성 생성 Ai 코드를 작성해보았는데 일반적인 코드는 어느정도 어떤 기능이구나 하면서 이해가 갓는데 API키를 입력 시키거나 자신의 목소리 데이터는 어떻게 학습 시키는지 모르겟습니다.

 

다음에 기회가 생긴다면 직접 진행해보는 것이 가장 좋은 학습 방법이라 생각이 들었습니다.

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크롤링 강의(동적 크롤링)

오늘 몸이 안좋아서 크롤링 강의는 영상이 올라오면 다시 각 잡고 공부해야겟다는 생각으로 가볍게 수강하였습니다.

 

코드를 수정하고 설명하는 부분은 따라가면서 실행은 시켜보지 않았습니다.

 

이 크롤링을 이용해서 많은 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 데이터를 가지고 올 수 있어 보여 굉장히 효율적이고 좋은 방법이라 생각이 들었습니다.

 

대학시절 상권분석을 해본적이있지만 단순히 포털 싸이트에서 파일을 다운받아 일일이 읽으며 분류했던 기억이있습니다.

 

파이썬과 크롤링을 합치니 포털싸이트의 정보보다 더욱 최신화된 정보와 원하는 정보만을 다룰 수 있어 왜 이렇게까지 인공지능 및 코딩에 열광하는지 조금이나마 알게 된것같습니다.

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회고

오늘 오전 학습을 하던 중 아버지께서 응급실에 진료를 보러가신다고 하여 운전을 못하실 상황을 대비해 외출을 하였습니다.

 

굉장히 오랜만의 외출이기도 하고 오랜만에 운정을 한 탓에 몸이 긴장을 한 것인지 다녀 온 이후로 몸이 굉장한 피로감을 표출 하더군요.

 

다행히도 아버지는 몸에 이상이 없는 상태셨고 저는 어머니가 대신 보호자 역할로 오셔서 1시간만에 복귀하여 다시 학습을 진행했습니다.

 

Python문제풀이를 하며

 

파이썬 문제는 언제나 만나면 머리가 텅 비워지는 것같습니다.

 

하지만 천천히 생각하고 생각나는대로 써내려가다보면 어디가 틀린지 알게 되는데요 아직 문제를 푼다는것에 익숙치않아 그런듯합니다.

 

또한 수준별 학습 강의에서 혼동하기 쉬운 형태들과 현업에서 자주 쓰는 함수들을 알려주어 좋았습니다.

 

머신러닝 결과해석을 하며

 

이전의 머신러닝 결과를 분석하며 느낀 것인데 수학적 개념과 시각화된 자료들을 찾아보며 이해도는 높아졌지만 굉장한 시간이 걸렸다고 생각합니다.

 

그래서 오늘은 단순히 t-SEN의 목적과 과정 결과를 보는 방법 등을 위주로 학습하였고 이는 1시간이 조금 넘게 걸리며 짧은 시간만에 끝을 볼 수 있었습니다.

 

이해력을 높이는 것도 좋지만 저는 현재 커리큘럼을 따라가는 입장이니 빠르게 지나가야할건 분명히 해야할 것입니다.

 

AI모델활용 복습을 진행하며

 

음성 및 이미지를 사용하는 AI모델이 작동하는 것을 보는건 언제 봐도 신기하고 재미있습니다.

 

아직 실행을 시켜보지는 못했지만 진행해보면 많은 아이디어들이 떠올라 한동안 가지고 놀 수 있을 정도로 사용해보지 않을까 싶습니다.

 

크롤링 강의를 들으며

 

와 내가 대학 시절에 했던 분석은 거의 무의미한 행동이였구나라는 생각이 머리를 지배하는 강의였습니다. 그만큼 충격으로 다가왔죠

 

저는 지금 이 커리큘럼 과정을 밟으며 데이터를 분석하는 일에 관심이 많이 가고있습니다.

 

크롤링을 자세하게 배워보고 싶습니다.