반응형 전체 글11 성공적인 네트워킹 및 전문적인 관계 구축을 위한 팁 우리가 경력을 쌓아감에 따라, 네트워킹은 성공을 위한 필수 요소가 됩니다. 강력한 전문가 관계는 새로운 기회를 창출할 수 있으며, 방대한 네트워크를 구축하면 필요할 때 정보, 리소스 및 지원에 액세스할 수 있습니다. 그러나 이러한 관계를 구축하고 유지하는 것은 어려울 수 있습니다. 여기 성공적인 네트워킹과 전문적인 관계 구축을 위한 몇 가지 팁이 있습니다. 네트워킹 이벤트 참석 네트워킹 이벤트에 참석하는 것은 업계에서 일하거나 비슷한 관심사를 공유하는 새로운 사람들을 만날 수 있는 좋은 기회가 될 수 있습니다. 이러한 이벤트는 비즈니스 전문가와 대화하고 명함을 공유할 수 있는 캐주얼한 환경을 제공합니다. 네트워킹 이벤트를 최대한 활용하려면 사전에 조사를 수행하고 일반적인 대화 주제를 염두에 두고 만나고 .. 2023. 3. 30. 에이스와 지라이야가 싸우면 누가 이기나요? Q: 에이스와 지라이야가 싸우면 누가 이기나요? 명확하게 대답해주셨으면 좋겠고 주관이 들어가도 좋으나 정확한 근거을 갖고 대답해주세요. 특정 상황을 갖고 연출해도 좋습니다. 에이스와 지라이야의 전투 결과를 예측하려면, 두 캐릭터의 능력과 특성을 살펴봐야 합니다. 에이스는 원피스의 캐릭터로, 마시마시 열매의 힘으로 불을 다루는 능력이 있습니다. 반면에 지라이야는 나루토의 캐릭터로, 탁월한 닌자 기술과 스태미나를 가지고 있습니다. 상황 1: 가까운 거리에서의 전투 가까운 거리에서의 전투에서는 에이스의 화염 능력이 상대적으로 덜 유용할 수 있습니다. 지라이야는 빠른 움직임과 다양한 닌자 기술로 에이스를 공격하고 회피할 수 있습니다. 이 상황에서 지라이야가 이길 확률이 높아 보입니다. 상황 2: 멀리서의 전투 .. 2023. 3. 19. AutoML_Alex 라이브러리 설명 여전히 DACON문제를 풀면서 AutoML을 찾아보던 중 매우 유용한 라이브러리를 찾게 되었습니다. https://dacon.io/competitions/official/235736/codeshare/2870 글에서 처음 autoML을 알게 되었고 더 다양한 기능이 있어 한번 소개하고자합니다. 1. 다양한 머신러닝 모델 구현 해당 데이콘 코드 공유에서는 LGBM을 사용해서 AutoML을 사용했는데, sklearn에서 지원하는 모델과 XGboost, Catboost까지도 마찬가지로 AutoML을 통해 최적화하여 사용할 수 있습니다. 또한, AutoML 모델을 사용할 수 있는데요. 이의 소스코드를 확인하면 아래 코드 처럼 되어있습니다. from automl-alex import AutoMLRegressor,.. 2021. 7. 15. RandomForest, XGBoost, LGBM, CatBoost뭐가 다를까? Dacon 머신러닝 대회를 준비하면서 예측모델을 만드는데, 앙상블도 하고 스태킹도 하는데 주로 RandomForest, XGBoost, LGBM, CatBoost를 성능이 잘나와서, 사용하고 있었습니다. 이 모델들이 어떻게 구현되어 있고 작동하는지 좀더 자세히 알아보고자 하며, 많은 초보 개발자분들은 이것이 어떻게 작동하는지 자세히 이해지 못했을 것입니다. 원리보다는 사용법과 성능만 알고 있을 거라 생각됩니다. 잘 알고 쓴다면 하이퍼파라미터와 성능을 높이는 방법과 시간 낭비를 줄일 수 있을 것으로 생각됩니다. RandomForest 의사결정나무(DecisionTree)모델을 기반으로 만들어진 모델입니다. 의사결정나무(DecisionTree)는 다들 아시다시피 어떠한 데이터가 있으면 특정 기준으로 (예 /.. 2021. 6. 9. ALS 추천시스템(Implicit 라이브러리) 제가 얼마전에 추천시스템 만드는 과제를 수행하면서 공부했던 ALS 모델의 라이브러리 Implicit의 소스코드를 보면서 소개해 보겠습니다. * 받은 과제는 고객의 클릭로그 기반 데이터로 협업필터링 모델을 작성하는 것이었습니다. ALS모델을 처음 공부한건 T-아카데미의 유튜브 영상이었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=TFbTU9VG3is&t=1848s 위 영상을 보시면 SGD가 무엇이고, ALS가 무엇인지 쉽게 알 수 있습니다. Implicit 라이브러리의 소스코드를 좀 더 자세히 분해해서 어떤 식으로 모델이 학습되고 어떤식으로 추천을하는지 공유하겠습니다. 소스코드의 깃허브는 https://github.com/benfred/implicit 에 있습니다. from implic.. 2021. 6. 1. 신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회 https://dacon.io/competitions/official/235713/overview/description 신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io 최근 데이콘에서 신용카드 연체 예측 AI 경진대회를 참가했는데요. 성적은 0.69965로 314위(상위 약 50%)로 마무리 했습니다. 이번에 준비 하면서 순위권 참가자와 저희 팀과의 차이점이 무엇인지 그리고 배웠던 내용들을 공유하려고 합니다. 저희는 Git으로 작업을 했고 master branch에서 pycaret.ipynb가 최고 점수를 받았습니다. https://github.com/ICJH-DACON/Credit_card_DACON ICJH-DACON/Cre.. 2021. 5. 27. Map과 VO(Value Object)의 차이 -저는 아직 공부하고 있는 학생이기 때문에 틀린 내용이 있을 수 도 있습니다. - Map과 VO(Value Object)는 오래전부터 어떤 것이 더 좋은지 논쟁이 많았다고 해요. 어떤 것이 더 좋은지는 Map과 VO의 차이를 먼저 알아야겠죠! 저는 Map객체를 JDBC에서 Query문에 객체를 보내주기 위해 사용했는데요. Map param = new HashMap(); param.put("page", 1) param.put("limit", 4) jdbc.queryForObject(쿼리문, params, 클래스(또는 rowMapper)); 그리고 VO의 경우는 같은 조건으로 본다면 public class PageVO { private Integer page; private Integer limit; } P.. 2021. 5. 26. 프로그래머스 Dev-Matching 머신러닝 개발자 - 아직 공부가 부족하다 2021/05/23 프로그래머스에서 Dev-Matching 머신러닝 개발자 챌린지에 도전했습니다. 지금까지 나름 많이 공부했다고 생각했는데 아직 많이 부족하다는 생각을 했습니다. 문제는 단순히 이런 그림 데이터를 갖고 개, 코끼리, 기린, 기타, 말, 집, 사람으로 분류하는거였습니다. 제가 사용한 방법은 ResNet으로 사전학습된 모델로 특징 추출만하고 추출된 데이터로 DNN을 구현하는거였습니다. 물론 점수는 78.571점이라는 낮은 점수가 나왔고, 100점이신분들도 많아서 좋은 코드도 많습니다. 하지만, 이 방식이 매우 독특하고 컴퓨터 사양이 안좋은 환경에서는 적합하다고 생각되어 코드를 공유합니다. 데이터를 ImageDataGenerator에 넣습니다. (사실 데이터 양이 얼마 안돼서 그냥 glob로 .. 2021. 5. 25. Enum 활용방법 -저는 아직 공부하고 있는 학생이기 때문에 틀린 내용이 있을 수 도 있습니다. - Enum이 무엇일까요? 제가 받았던 리뷰내용에서 특정 이미지 타입과 같은 부분에서 Enum을 사용하여, 주어진 값이 아닌 다른 값이 들어올 수 없도록 방지함으로써 Exception을 막아주기 위해 사용했습니다. 제가 공부했던 부스트코스 과정을 예로들면 Todo List를 만드는데 각 Todo항목의 type을 Enum으로 만들어 주거나, 네이버 예약시스템에서 이미지 type을 Enum으로 관리하여 실수를 줄일 수 있게 하라고 했습니다. Java Enum 활용기 - 우아한형제들 기술 블로그 https://woowabros.github.io/tools/2017/07/10/java-enum-uses.html 내용을 참고하여 작성하.. 2021. 5. 22. N-tech Service 인턴 교육 후기 N-tech Service 인턴과정에 합격해서 8주의 인턴 웹개발 풀스택 교육을 받게 되었습니다. 당시 저는 JAVA 'Do it! 자바 프로그래밍 입문' 책 한권 정독한 수준이었어요....(한달 정도 공부했나...?) 대충 웹개발 구조는 알았는데, 한번도 만들어본적이 없었죠... 하지만 어찌어찌 운좋게 인턴 교육을 받게 되었습니다. 교육은 부스트코스 웹프로그래밍 과정(https://www.boostcourse.org/web316)을 갖고 교육을 진행했고, 과정에서 요구한 과제를 수행하면서 코드리뷰를 받는 방식이었어요. 솔직히 말해서 부스트코스 교육 자체는 자세하게는 알려주는게 하나도 없고, 과제의 요구사항을 충족시키기 위해서는 혼자서 공부해야 되는 부분이 더 많았습니다. 물론 개발자라는 것이 혼자 학습.. 2021. 5. 20. 이전 1 2 다음
