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사이드 프로젝트에 들어가는 개인정보 처리 방침 페이지를 firebase hosting을 이용해서 만들었었습니다. firebase hosting은 firebase에서 무료로 제공하는 호스팅 기능입니다. 사용방법이 꽤 쉽기 때문에 어렵지 않게 사용할 수 있는데, 사이드 프로젝트를 같이 하는 개발자에게 배포하는 방법을 알려줘야 하니 귀찮은 마음이 생겨... github actions를 적용해보기로 했습니다. firebase 공식문서 firebase.google.com/docs/hosting/github-integration GitHub 풀 요청을 통해 라이브 및 미리보기 채널에 배포 | Firebase GitHub 작업을 통해 Firebase 호스팅에 배포를 통합 할 수 있습니다. 이 GitHub 작업이 수행..

1. Selenium 우선 크롤링을 하려면 Selenium 이라는 도구가 필요합니다 Selenium은 원래 웹 브라우저 테스트 용으로 사용합니다. 이때 버튼을 누르거나 텍스트 링크를 누르고 아이디, 비밀번호를 입력하고 로그인하는 일련의 행위를 합니다. 크롤링에서도 이런 과정을 사용하기 때문에 Selenium 툴을 사용합니다 우리는 Selenium을 통해 웹 브라우저를 제어해서 크롤링을 진행할 예정이므로 Selenium이 사용할 크롬 드라이버를 설치해야합니다 2. Python 본 예제는 파이썬으로 크롤링하는 예제로 파이썬이 필요힙니다. Mac OS 에는 기본적으로 파이썬 설치가 되어있긴 하지만 버전이 2.x로 3.x 버전을 추가로 다운로드 해야합니디. 현재 파이썬은 3.7.x 버전까지 출시되어 있지만 완전..

파이썬 크롤링 스터디를 하면서 class 이름 등의 정보가 없을 때 XPath를 사용해야 하는 데 이것을 일일이 만들기는 힘들다 개발자 도구에서 선택한 개체?의 XPath를 복사할 수 있는 기능이 있다 원하는 Element의 코드를 선택하여 Copy > Copy XPath 를 누르면 내가 원하는 Elemet의 XPath를 가져올 수 있다 지난번에 카페 크롤링할 때 XPath 를 만들어야 하는 것 때문에 수정을 엄청 했었는데.. 결론적으론 다른 메소드를 썼지만 여튼 간단한 방법으로 XPath를 가져올 수 있다니!!!

함수와 메소드의 차이 야곰님의 Swift 문법책을 보다가 함수와 메소드의 차이가 적혀있더라구요 아니 함수랑 메소드가 다르다니;;;무슨 소리야 싶은데 뭐 그렇게 다른 것도 아닙니다. 같지만 다른 친구, 다르지만 같은 친구 그런거 밑에 코드에 적은 것 처럼 우리가 부르는 함수는 전역/지역 상관없이 사용하는 함수를 말하고 메소드를 클래스/구조체/열거형 등 특정 타입 안에 작성된 함수를 메소드라고 부릅니다. 함수/메소드는 각 위치나 범위에 따라 부르는 호칭이 달라지는 것이며 함수인 것은 동일합니다 그래도 분명한 차이가 있다는 것은 이번에 다시 알게되었네용 큰 범위로 함수라 할 수 있습니다 근데 iOS에서는 ViewController 생성 시 모두 class 타입을 가집니다 class ViewController:..

요즘 구글 머신러닝 스터디 잼을 하면서 코세라 강의를 듣고 있다 구글 머신러닝 스터디 잼은 페이스북에서 알게 되어 주변 친구를 모집해서 진행했다 입문반 때는 퀵랩 실습이라 크게 커리큘럼을 정하지 않았고 이번 중급반에는 할 것도 많고..해서 약간의 커리큘럼을 만들었다 커리큘럼이라도 크게 정한 건 아니었지만 필수로 배워야하는 코세라 강의 + 선택 강의를 각 과에 맞춰 강의를 들을 수 있게 정리했다 진행해보니 시간도 꽤 걸리고 ㅠ 무엇보다 내용이 너무 어려워서 공부를 하다가 오.. 이건 정말 내 길이 아니다^^! 라고 생각했던,, 그나마 한글 자료를 만들어주셔서 괜찮게 공부했지 없었으면 못할 뻔 했다;; 아무튼간에 구글에서 이런 스터디잼이라는 것도 만들고 (클라우드도 있음) 스터디를 수료하면 구글에서 주는 굿..

모델의 적합성 1) 희소적합 (Underfit) - 전혀 똥오줌 못 가리는 상태 (모델 자체가 잘못 설계되었거나, 학습 초기단계) 2) 적합 (Fit) - 아주 일반화가 잘 된 케이스 (적절하게 학습 되었다) 3) 과적합 (Overfit) - 너무 암기를 많이 한 케이스 (많은 파라메터를 써서, 너무 오랫동안 학습을 시킴) -> 모든 데이터를 그냥 외우게 되는 것, 응용능력이 없음 과적합을 피하기 위해 전체 데이터셋을 학습(Training)과 검증(Validation)용으로 분리 학습용 : 모델의 학습에만 사용 검증용 : 모델의 성능 및 손실 등을 검증하는 데 사용 과적합이 발생했다고 판단되는 순간 정지해야 함

ML - Generation - 출생률(natality)에 대한 데이터셋의 소개 완벽히 제어되는 세상이라면 모든 신생아/영아들은 건강 상태에 따라 적절한 의료 케어를 받을 수 있을 것 하지만 태어난 직후, 의료진의 부족 및 확인에 따른 대처 시간 소요 등 어려운 점이 있다 만일 태어나기 전 건강 상태를 예측한다면? 적절한 조치가 수월하게 이뤄질 것이다 Q. 아기들의 건강 상태를 태어나기 전에 예측할 수 있을까? 모델에 사용될 법한 Feature 산모의 나이 아기의 몸무게 -> 특정 문제의 해결은 특정 분야에 대한 지식 필요 - BigQuery 플랫폼에서는 출생률 데이터셋을 개방하여 제공함 https://cloud.google.com/bigquery/docs/bigqueryml-natality 아래 링크의..

* 머신러닝 모델 정의 머신러닝 모델 -> 수학적인 함수 구성요소 - 파라메터, 하이퍼-파라메터 1) 파라메터 -> 모델의 학습이 진행되는 과정에서 학습한 내용을 저장하는 변수 2) 하이퍼 파라메터 -> 모델의 학습을 시작하기 전 설정해주는 고정된 값

1. Short History of ML: Perceptron 퍼셉트론(perceptron)은 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었다. 이것은 가장 간단한 형태의 피드포워드(Feedforward) 네트워크 - 선형분류기- 으로도 볼 수 있다. 퍼셉트론이 동작하는 방식은 다음과 같다. 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다. 출처 https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%8D%B..

https://www.youtube.com/watch?v=Mx7oqTKwhIA&list=PLQ28Nx3M4Jrguyuwg4xe9d9t2XE639e5C&index=4&t=0s 구글 스터디잼 공부 메모 - 모두의 딥러닝 시즌 2 1. Regression - “Regression toward the mean” 전체의 평균으로 되돌아간다 (회기하려는 특징, 속성) - 통계적 원리를 설명하는 말로 Regression 이라고 사용한다 2. Linear Regression (선형회귀) - 간단하게, 데이터를 가장 잘 대변하는 직선의 방정식을 찾는 것 (y = ax + b) 이라 할 수 있음 - a는 빨간 선의 기울기, b는 직선의 y절편 - 선형 회귀는 파란 데이터를 가장 잘 대변하는 기울기와 y절편 즉, a값과 b..