순수 자바로만 작성하는 예제_주문 할인 도메인 개발
이전에는 회원 도메인 설계를 했다면 이제는 주문 할인 도메인 설계를 해보려 한다.
최근 포스트
MySQL을 배우기 전 알아야할 용어
이번에는 MySQL을 본격적으로 배우기 전에 꼭 알아야할 용어들을 정리해보려고 한다.
L1 규제, L2 규제
이전에 과대 적합을 해결하는 대표적인 방법 중 하나로 가중치 규제(regularization)을 언급하였다.
과대 적합, 과소 적합
과대 적합(overfitting), 과소 적합(underfitting) 개념에 대해 알아보고자 한다. 훈련 세트와 검증 세트는 모델의 과대 적합과 과소 적합 이라는 문제와 매우 깊게 연관 되어 있다.
검증 세트 나누기, 전처리 과정
자 지금까지 선형회귀, 로지스틱 회귀, 단일층 신경망에 대해 배웠다. 이것들은 딥러닝을 위한 핵심 알고리즘이다. 따라서 지금부터는 훈련 노하우에 대해 알아볼 것이다.
단일층 신경망과 사이킷런으로 로지스틱 회귀 수행
이전에 로지스틱 회귀를 직접 구현해 보았다. 로지스틱 회귀이 단일 신경층 망(single layer neural network) 동일하다고 한다. 신경망??? 단일층 ??? 이부분에 대해 좀더 자세히 알아보고, 또한 이 단일 신경층 망 즉 로지스틱 회귀를 구현하는 것이 귀찮기...
순수 자바로만 작성하는 예제_회원 도메인 개발
Spring이 왜 생기게 되었는지 알기위해 순수한 자바코드로 예제를 작성해보며 Spring의 필요성을 느껴보고자 한다.
MySQL을 시작하면서..
처음 MySQL을 배우려고 하는 이유는 백엔드든 AI든 데이터를 이용하고, 데이터를 전처리하고 가공할 줄 알아야 한다고 전해 들었기 때문이다. 많은 RDBMS 중 왜 하필 MySQL을 배우는지는 그냥 단순히 예전부터 많이 가장 많이 들어왔고 그렇기 때문에 가장 많이 쓰이지 않을까...
이진 분류
이진 분류(Binary Classification) : 임의의 샘플 데이터를 참 혹은 거짓으로 구분하는 문제를 말한다.
스프링 프레임 워크가 왜 생겼을까???
스프링 이란?? 스프링은 너무 많은 기능을 제공해 주고 있어 정의하기 쉽지가 않다. 스프링은 프레임워크인데 주요 기능 및 특징을 간단히 정리해보면
수치 예측
가장 먼저 딥러닝의 기초가 되는 머신러닝 알고리즘 중 가장 간단한 선형회귀를 만들어 볼 것이다. 직선의 그래프 y = ax + b a : 기울기, b : 절편