nan + nan = 2nan

회의를 진행하기 앞서 각자 방향성이나 자료들을 캐치-업 해서 브레인스토밍하는 방식으로 진행한다고 했기 때문에 우선 내가 생각하는 방향성과 자료를 리스트 업 하는 것을 우선적으로 해야 했다. 첫 번째로, 해당 데이터 프로젝트의 목적을 정하는 것. 프로젝트를 제안한 장본인으로서, 해당 프로젝트의 목적은 국내 부동산 가격에 대한 관심이 많고, 프로젝트를 진행하는 팀원들의 연령층이 이젠 학생에서 벗어나서 사회인이 되는 과정에서 부동산에 대한 관심을 가지고 앞으로 어떻게 될 지 분석하면서 부동산 관련 정보와 머신러닝 기술의 인사이트를 얻는 것이었다. 내가 생각했던 목적은 이렇지만, 가장 중요한 것은 프로젝트에 있어 어떤 기준으로 평가가 되는지를 보면 어느 정도의 방향성을 가질 수 있다고 생각했다. 담당자님께서 이..

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오늘은 교육이 진행되는 과정에서 Agile에 대한 특강을 듣게 되었다. 평소 Agile은 학교에서 강의를 들었을 때, 취업 준비하면서 정보를 얻을 때 몇 번 듣기만 했지, 정확한 Agile에 대한 이해는 하지 못 했었는데 좋은 경험이 될 것 같다. 우선 Agile의 공 패스 게임으로 방법론에 있어 효율성을 실감해보았다. 여러 명의 조원이서, 8개의 공을 3가지 방법으로 전달하는 방법이었다. 1명이 8개를 전달하는 것이 끝나면 그 다음 사람이 또 8개를 전달하고.. 그런 방식으로 8개씩 / 4개씩 / 2개씩 전달하는 게임을 해보았다. 아무 생각 없이 게임에 임했다면, 그저 지루하다고 생각했을수도 있지만 내가 이후에 취업을 하고 사회에서 팀원이라는 생각으로 임했을 땐 한 번에 전달하는 공의 개수가 적어짐에 ..

머신러닝 기계 학습 : 기계를 가르친다 기계를 어떻게 가르칠 것인가? 에 따라 두가지 형태로 나눠 생각한다. Supervised Learning(지도 학습) Unsupervised Learning(비지도 학습) 지도학습 (Supervised Learning) 데이터에 Label(정답)이 미리 정해져 있을 때 가능 프로그램에 입력 값을 주면 출력 값을 기계가 알아서 예측해서 출력해주는 형태 지도 학습은 또 다시 Regression (회귀) 와 Classification (분류) 로 세분화 Regression (회귀) : 연속된 값, 수치, 즉 '얼마나'를 예측 Classification (분류) : 연속적이지 않은 값, '무엇'을 예측 비지도학습 (Unsupervised Learning) 레이블이 정해져 ..

코드 입력 def solve(a): ans = 0 for i in a: ans += i return ans 갑자기 안 쓰던 함수를 오랜만에 써보려고 하니 머리가 아팠다. 장고 블로그 만들 때, views.py 안에 def 함수를 이용해서 옮겨 붙일 때 많이 접했는데, 강의 들었던 기억이 잘 기억이 나진 않는 것 같았다.. 그래서 살짝 쫄았는데, 문제 자체는 가벼웠다. 나는 단계별 문제라서 뒤로 갈수록 어렵기 때문에 무엇을 꼬아놓았을까 이것저것 살펴보고 jupyter lab으로 막 돌려봐도 def 함수를 사용하니 답이 안 나왔다. 이유는 잘 모르겠다.. 답답해서 그냥 백준 들어가서 제출을 누르니 def solve(a): ans = 0 return ans 해당 형태를 기본적으로 제공했다. 그래서 그냥 안에 ..