728x90 오블완21 24.11.12 제주도 여행 마지막 밤 첫째날 24.11.10 제주도 여행 첫째날새벽 5시경 일어나 준비하고 김포공항가서 7시 비행기타고 제주공항 도착!일요일인데도 (심지어 이른 아침) 불구하고 김포공항엔 제주도를 가려는 사람들이 정말 엄청나게 많았다 🫢-제주공항puppy-foot-it.tistory.com둘째날 24.11.11 제주도 둘째날24년 11월 11일. 제주도 여행의 둘째날이 밝았다. 전날 일찍 일어나고 종일 돌아다녀서 비교적 늦잠자서 8시반에 일어나서 준비하고 아침 먹으러.인당 10,000원에 배불리 먹을 수 있는 메뉴. 심지어puppy-foot-it.tistory.com24년 11월 12일아침 일찍 일어나서 숙소에서 일출보고(원래는 새벽일찍 성산일출봉 가려 했는데 그럴 필요가 없었다 👍)방에서 전날 산 빵으로 아침 먹고우도로.. 2024. 11. 12. 24.11.11 제주도 여행 둘째날 전 날 24.11.10 제주도 여행 첫째날새벽 5시경 일어나 준비하고 김포공항가서 7시 비행기타고 제주공항 도착!일요일인데도 (심지어 이른 아침) 불구하고 김포공항엔 제주도를 가려는 사람들이 정말 엄청나게 많았다 🫢-제주공항puppy-foot-it.tistory.com24년 11월 11일. 제주도 여행의 둘째날이 밝았다.전날 일찍 일어나고 종일 돌아다녀서 비교적 늦잠자서 8시반에 일어나서 준비하고 아침 먹으러.인당 10,000원에 배불리 먹을 수 있는 메뉴.심지어 공깃밥은 무한이다 🫢 하지만 반찬 다 먹느라 밥은 한 공기로도 충분했다.아침 반찬이랑 국 다 멸종시키고 카페로.테라로사 서귀포점테라로사 서귀포.다른 테라로사에 비해 규모는 작은데, 경치가... 👍제주도 마그넷 사려고 했는데 테라로사에 적당.. 2024. 11. 11. 24.11.10 제주도 여행 첫째날 새벽 5시경 일어나 준비하고 김포공항가서 7시 비행기타고 제주공항 도착!일요일인데도 (심지어 이른 아침) 불구하고 김포공항엔 제주도를 가려는 사람들이 정말 엄청나게 많았다 🫢-제주공항에 내려 렌트카 셔틀버스를 타고 렌트카 회사가서 미리 예약한 차도 빌렸다.이번이 세번째 방문인데, 마지막으로 온 6,7년 전보다 많은 것들이 더 편리하고 깔끔하게 변해서 놀랐다 ☺️(차는 비용상 모닝을 빌렸는데, 좀 후회가 된다..모닝 처음 빌려보는데 출력이 너무 안 좋았다.. 50 밟는데도 스포츠카 소리가.. 😳)제주도에 아침 일찍 오자마자 은희네 해장국에서아침을 먹고비가 많이 와서 다이소가서 우산 사고 커피 마시고한라수목원1100 고지 가서 습지 구경하고우도 땅콩샌드라는데.. 땅콩은 아르헨티나 산이라는... 어쨌든 습.. 2024. 11. 10. [머신러닝] 분류: MNIST 데이터셋 실습 - 1 분류란? [머신러닝] 분류와 분류 관련 머신러닝 알고리즘시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 분류(Classification) 지도학습puppy-foot-it.tistory.comMINIST ◆ MINIST 데이터셋이란? (출처: 위키백과)MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database)는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝하기 위해 일반적으로 사용된다. 이 데이터베이스는 또한 기계 학습 분야의 트레이닝 및 테스트에 널리 사용된다. NIST.. 2024. 11. 9. [머신러닝] 데이터셋을 구하기 좋은 사이트 모음 머신러닝을 배울 때는 인공적으로 만들어진 데이터셋이 아닌 실제 데이터셋으로 실험해보는 것이 가장 좋다.다음은 데이터를 구하기 좋은 곳이다.유명한 공개 데이터 저장소 이러한 리포지토리는 과학 데이터부터 고품질 이미지, 텍스트, 특히 기계 학습용 데이터 세트까지 모든 것을 포괄하는 품질과 폭으로 잘 알려져 있다.- OpenML(https://openml.org)OpenML은 기계 학습을 위한 광범위한 데이터 세트를 제공하므로 학생, 연구원 및 데이터 과학자에게 이상적인 저장소다. 또한 사용자는 결과와 작업 흐름을 공유하여 협업 환경을 조성할 수 있다.- 캐글(https://kaggle.com/datasets)Kaggle의 데이터세트 라이브러리는 데이터 매니아들이 즐겨찾는 곳이다. 다양한 분야의 데이터 세트를.. 2024. 11. 8. [머신러닝] 머신러닝의 주요 도전 과제 머신러닝이란? [머신러닝] 머신러닝과 생태계 이해머신러닝의 개념 머신러닝은 일반적으로, 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭한다. 톰 미첼(Tom Mitchell)은 머신러닝에puppy-foot-it.tistory.com머신러닝의 주요 도전 과제 [나쁜 데이터의 사례]- 충분하지 않은 양의 훈련 데이터대부분의 머신러닝 알고리즘이 잘 작동하려면 데이터가 많아야 한다. 아주 간단한 문제에서도 수천 개의 데이터가 필요하고 이미지나 음성 인식 같은 복잡한 문제라면 수백만 개가 필요할지도 모른다. - 대표성 없는 훈련 데이터일반화가 잘 되려면 훈련 데이터가 일반화하고 싶은 새로운 사례를 잘 대표하는 것이 중요하며, 이는 사례 기반 학습이나 모델 기반.. 2024. 11. 7. 이전 1 2 다음 728x90
