머신러닝 공부 일지(7/11 ~ 7/16)

1일차 - 7/11

하루에 2시간 이상(3시간 권장) 공부하기로함.

1장은 개념과 용어이고 2장부터 실습을 포함한다.

파이썬 관련 공부도 별도로 진행되어야함.

 

1. 실습환경 설치

아나콘다 대신, virtualenv로 가상환경을 만들고 필요한 라이브러리를 pip로 모두 설치했다.

이대로 문제없이 실습이 가능할지는 모르겠지만, 문제가 생기면 해결하는 과정에서 배우는것이 또 있을것같다.

 

2. 실습 코드 다운로드

실습 코드와 노트가 제공되어서 다운받았다.

 

3. 주피터 노트북 사용법 확인

교재에 주피터노트북이 제공되는데, 복잡한 것은 없어보이만 주피터노트 사용법에서 막히는 일이 발생하는것보다는

막힘 없이 공부하고, 학습자료를 잘 활용할 수 있는 점에서 대략적인 사용법을 미리 알고 시작하는게 효율적일것 같다.

설치 - 터미널 -> pip install jupyter notebook (아나콘다는 conda install )

실행 - 터미널 -> 실행하려는 폴더에서, jupyter notebook 명령 실행.

(가상환경 활성화된 상태에서 해야함)

4. 파이썬 복습, numpy, pandas 등 확인.

5. 1장 개념 공부.

 

참고 : activate

 

2일차 - 7/13

1일차 못한것, 2장공부,

실습하기, 논문주제 정하기

2장(인공뉴런)공부 후 붓꽃 예제 실행 하려다가

아달린 부분은공부 못했음.

파이썬 관련 의문점들이 많아서 일단 파이썬부터 공부했다.

그리고 주피터 노트 사용법도 함께 공부 했다.

 

주피터노트

주석은 #, """사용한다.

print("I love 'you'")

몇가지 문자열 작성 방법 지원("""사용, '포함관련)

 

3일차 - 7/14

졸업논문 제안서를 써야 해서 많은 공부는 못했다.

파이썬, 넘파이, 판다스, 텐서플로를 공부하고 넘어가야 한다.

파이썬은 좀 익숙해졌고 텐서플로 기본 예제를 실행했다.

텐서보드도 사용해 봤는데, 아주 간단한것만 해봤다.

아직 좀더 공부해야하는것은 fetch, feed, placeholder 등의 개념은 아직 파악을 못했다.

넘파이, 판다스는 아직 제대로 모른다.

 

4일차 - 7/15

텐서플로를 좀더 끝까지 공부하고자 하는데 좀 정체된거 같다.

텐서플로그래프를 다루는 방법이 아직 익숙하지 않지만, 실제 머신러닝 알고리즘을 같이 공부할 필요가 있어서 넘어간다.

그런데 다시 또 pyplot을 공부하고있다.

파이플롯으로 여러가지 그래프 표현하고 비교하는 방법 연습.

평균, 분산, 표준편차 등 기본적인 함수들 구현.

 

5일차 - 7/16

1. 마크다운 문법 공부

아무래도 기록하면서 공부하다가 보니 마크다운 문법은 어디에서도 나오므로 이것을 좀더 알아야겠다 싶어서 좀 공부했다.\

더 필요한것은 필요할때 찾아가면서 쓸 수 있을것 같고 익숙하게 많이 써보는게 중요할 것같다.

이런식으로 마크다운 문법을 써보고 있다.

알게된것 :

줄바꾸기, 제목 쓰기, 굵은 글씨, 코드 강조, 취소선, 구분선, 수식 쓰기, 수식에서 그리스 문자 쓰기 등

이중 베스트는 수식 쓰기..

 

더 알고싶은것

단축키가 있으면 좋겠다. 블록 잡고 cmd+B 누르면 양쪽으로 ** 가 생긴다든가 하는 식으로.

표를 만들기. 어딘가에 있는걸 보고 따라 해봤는데 잘 안된다. 표는 안되는건가?

 

2. 퍼셉트론 학습 머신 구현하기

퍼셉트론 학습 머신을 어떻게든 해보려고 해서 거의다 했는데 완벽히 이해가 안된다.

그리고 아직도 파이썬에서 막히는 부분이 있어서 스스로에게 좀 답답하다.

numpy 관련된 것들을 제대로 공부를 안하고 해서 그렇다.

2개의 변수로 붓꽃의 분류를 예측하는 프로그램인데

일단 w값이 왜 3개가 각각 다른 값을 쓰는지 이해가안된다.

(같아야 한다는게 아니라 같아야 하는지 달라야 하는지 아예모르겠다.)

그리고 meshgrid로 나타내는데, 이것도 이해가 안된다.

 

잘 모르겠는 것들

meshgrid - 다변수함수에 대해서 알아보자(독립적인 2개이상의 변수로 이루어진 함수)
np.meshgrid
np.arange
classifier.predict
xx1.ravel()
plt.contourf
ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])

 

대충 알겠지만 어렴풋한 것들

numpy.dot과 matmul의 차이점
넘파이와 리스트에서 :를 사용해서 리스트의 일부분을 표시하거나 값을 할당하는 경우들.
쉐이프 슬라이싱?
pandas 전부..

 

3. 오타 제보

머신러닝 교과서(세바스찬 라시카 저, 박해선 번역, 길벗출판사)의 정오표에 이름을 남겼다.
별거 아니지만 이렇게라도 뭔가 할수 있는게 기쁘다.

 

4. 마인드 컨트롤

공부하면서 책에 얼마나 많은 개념들이 생략되어있는지 알것 같다.
좀더 쉽게 설명한 자료들을 참고 하면서 소화하는 방식으로 해 나가고 있지만 아직 많이 더디다.
삽질이라도 반복하면 어느순간 뚫리는 시점이 있고
모르는 개념도 스쳐가면서라도 본 것은 전체적인 흐름을 더 잘 이해하게 해주기 때문에
너무 자책하지 말고 꾸준히 하는게 더 중요할 것 같다.
솔직히 잘하는 사람들이 너무 많은것같고 뒤쳐지는거 같아서 짜증나지만 마인드 컨트롤을 잘 해야지.