2021년 제 3회 정보처리기사 필기 가답안 (2021.08.14) A형 가답안 B형 가답안 2021.08.14 오늘 아침에 드디어! 정처기 필기를 보고 왔다...! 시험 접수 하면서 비전공자의 3주 벼락치기라고 이전 글에서 올렸었지만 아이펠 공부도 놓을 순 없어서 거의 10일 ~ 7일 정도 벼락치기를 급하게 하고 시험을 보러 갔다.... 2020년 1,2 통합, 3회, 4회, 2021년 1회, 2회 이렇게 총 5개의 기출문제를 풀었을 때 아슬아슬하게 과락도 피하고 평균 60점도 넘어서 마음 편하게 시험을 보러 갈 수 있었다. 다행히 한 과목만 망치고 나머지 과목이 캐리해줘서 평균 60을 넘을 수 있었다..!!! 맘 편히 아이펠 공부 하다가 실기 준비도 해야겠다! 자세한 후기랑 공부 방법은 새로 게시글로..
폭풍의 일주일이었다. 8월 첫 주부터 폭풍처럼 많은 일들이 휘몰아쳤고, 가장 두려운 정처기 시험은 일주일 앞으로 다가왔다. 취소할까 많이 망설였지만 환불 50%만 해준다그래서 접수비가 아까워서 시험을 보기로 마음 먹은건데.... 그렇다고해서 공부를 아예 안할 순 없으니 돈주고 강의까지 결제했다... 더욱 더 돈이 아까워지는 상황이 되었고.. 하지만 난 이번주 내내 공부를 정말 하나도 못했다... 주말 미라클모닝을 포기하고 잠을 푹 자기로 선택한 이후로 주말에 정말 잠으로 스트레스를 다 풀고 있다 ㅋㅅㅋ 평일에는 수면 링이 70점도 겨우 넘는데 주말만 되면 100점이 넘는다. 이렇게라도 피로도 풀고 스트레스도 풀어서 평일 기상시간도 조금씩 더 일찍 당길 수 있는 것 같다. 아무튼 다음주는 얼마나 더 혼돈일..
어느새 아이펠 7주차가 끝났다. 첫 주였던 오티 이틀을 뺀다 해도 거의 2개월동안 아이펠 과정을 소화하고 있는 것이다. 7주차에는 1차 해커톤이 진행되었다. 저번주부터 정처기 공부에 이번주는 해커톤에 집중하느라 블로그 포스팅에 많이 소홀했었다. 그래서 1차 해커톤도 끝났겠다 1/3이 지난 시점을 기록으로 남겨두면 좋을 것 같아서 포스팅을 하게 되었다. 8/4 ~ 8/6 3일 동안 진행된 1차 해커톤은 캐글 경연대회에 참여하는 것이었다. https://www.kaggle.com/c/recruit-restaurant-visitor-forecasting Recruit Restaurant Visitor Forecasting | Kaggle www.kaggle.com 일본 레스토랑의 방문자 수를 예측하는, 이미 ..
확실히 주말에 늦잠을 자니까 평일에 조금 일찍 일어나는 것이 가능해졌다..! 앞으로 주말에는 미라클모닝 쉬면서 오전에는 늦잠으로 피로를 풀어야겠다. 요즘 운동은 자기 전 밤 산책 30-50분 정도로 대체하고 있다. 아침에 운동 하던 시절 까마득하다... 정처기 공부할 시간이 아침밖에 없어서 억지로라도 강의 들으면서 하고 있는데 금요일부터 토요일까지는 아이펠 프로젝트 제출 때문에 하나도 못했다 ㅎㅅㅎ.. 불합격 할 삘이지만 끝까지 노력 해 봐야겠다. 저번주에 서점에서 새 책을 두권이나 사왔는데 너무 재밌어서 아침에 조금씩 읽었다. 8월 독서기록도 금방 포스팅 할 것 같다! 이번주는 정말 시간이 빨리 지나간 것 같다. 다음주는 더 빠르게 지나가겠지~~ 시간에 휩쓸려 어버버 하지 않도록 정신 제대로 차려야겠다..
잠이 부족한지 피곤해서 그런지 이번주 내내 입 안이 구내염+혓바늘로 난리가 나서 주말이라도 푹 자려고 했다. 앞으로도 주말에 일찍 일어나려고 미련하게 노력하지 말고 그냥 푹 자고 일어나야겠다.. 대신 주말엔 모닝루틴은 안하지만 하루를 알차게 보내기 위해 오늘의 목표를 정한 뒤 성실이 해내야지! 아침에 공부를 하다 보니 운동, 독서는 못했다. 큰 맘 먹고 강의를 돈 주고 샀기에 아침에 공부를 할 필요성이 사라졌다. 저녁에 좀 더 열심히 하면 되니까! 새 책도 사서 아침에 다시 독서를 시작해 보려고 한다. 아침형 인간 되기 참 어렵다. 미라클모닝 다이어리 pdf 파일이 필요하다면 ? 👇 https://iambeginnerdeveloper.tistory.com/3?category=896946 미라클 모닝을 시..
> 신경망 다층 퍼셉트론 활성화 함수 (Activation Functions) 손실함수 경사하강법 오차역전파법
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 위의 그림과 같다. 인공지능이 가장 큰 범주이고 그 범주 안에 머신러닝과 딥러닝이 있다. 딥 러닝은 머신러닝의 범주에 포함이 된다. - 인공지능 사람이 직접 프로그래밍 한 내용이 아닌, 기계가 자체적으로 규칙 시스템을 구축하는 과학이다. - 머신러닝 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법론이다. 머신러닝은 데이터를 분석하고 데이터 내의 패턴을 파악하여 학습을 한다. 학습한 내용을 토대로 판단과 예측을 한다. - 딥러닝 딥러닝은 학습하는 모델의 형태가 신경망인 방법론이다. 아직까지도 딥러닝 보다는 머신러닝이 더 많이 활용되기도 한다. > 딥러닝 vs 머신러닝 연결주의 신경망과 함수, 모델
파이썬으로 이미지를 다루기 전, 디지털 이미지에 대한 이해가 우선으로 필요하다. 디지털 화면은 색상을 가지는 점인 화소로 이루어져 있으며 각 화소는 RGB(Red, Green, Blue) 세 개의 색의 조합으로 색상이 표현된다. 디지털 이미지를 저장할 때는 각 점마다 색상 값을 저장하는 방식으로 저장한다. 이를 래스터(raster) 또는 비트맵(bitmap)이라고 하며 한 점마다 각 색상별로 8비트를 사용한다. 또 0 ~ 255 사이의 값(2^8=256)으로 해당 색의 감도를 표시한다. 또 다른 디지털 이미지 저장 방식으로는 벡터(vector) 방식이 있다. 이는 상대적인 점과 선의 위치를 방정식으로 기록했다가 확대 및 축소에 따라 각 화소가 어떻게 표현되는지를 재계산하기 때문에 디지털 이미지의 깨짐 현..
관세청 수출입 무역 통계 데이터를 사용하여 데이터 전처리를 해보았다. 먼저 데이터를 준비한다. 데이터를 가지고 무언가를 하기 전에 데이터의 대한 기본 정보부터 알아야 한다. 해당 데이터에서 금액은 단위가 천 불(USD 1,000)이며 무역수지는 '수출금액 - 수입금액'이다. > 결측치 (Missing Data) 중복된 데이터 이상치 (Outlier) 정규화(Normalization) 원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding) 구간화 (Binning)
지난 달에 역사의 쓸모 책을 사면서 한 권만 사기엔 아쉬워서 어떤 책을 살까 고민 하다가 예전에 어디서 "김영하 작가님의 책 중 어떤 것을 추천하냐"는 질문에 "검은 꽃이라는 책은 꼭 읽어봤으면 한다"라는 글이 갑자기 떠올라서 함께 구매했던 책이다. 일제 강점기를 시대적 배경으로 한 책이다. 한능검 공부를 하면서 멕시코, 애니깡이라는 키워드를 공부했는데 이 딱 그 두 단어가 이 책의 중심 단어인 것 같다. 마침 한능검 지식이 아직 남아 있는 상태에서 이 책을 읽어서 그런가 시대적 이해도 잘 되었고, 그래서 그런지 엄청 몰입해서 읽을 수 있었다. 단지 일제 시대의 조선인 시점에서만 진행되었다면 진부한 역사를 바탕으로 한 소설이라고 느꼈을 것 같은데 이 책은 조선인의 시점 뿐 만 아니라 등장하는 각 국의 사..
